遵循 this answer 的精神，我尝试了以下操作，将日期时间的 DataFrame 列转换为纪元以来的秒数列。

df['date'] = (df['date']+datetime.timedelta(hours=2)-datetime.datetime(1970,1,1))
df['date'].map(lambda td:td.total_seconds())

第二个命令导致以下错误，我不明白。对这里可能发生的事情有什么想法吗？我用 apply 替换了 map ，但这无济于事。

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AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-99-7123e823f995> in <module>()
----> 1 df['date'].map(lambda td:td.total_seconds())

/Users/cpd/.virtualenvs/py27-ipython+pandas/lib/python2.7/site-packages/pandas-0.12.0_937_gb55c790-py2.7-macosx-10.8-x86_64.egg/pandas/core/series.pyc in map(self, arg, na_action)
   1932             return self._constructor(new_values, index=self.index).__finalize__(self)
   1933         else:
-> 1934             mapped = map_f(values, arg)
   1935             return self._constructor(mapped, index=self.index).__finalize__(self)
   1936 

/Users/cpd/.virtualenvs/py27-ipython+pandas/lib/python2.7/site-packages/pandas-0.12.0_937_gb55c790-py2.7-macosx-10.8-x86_64.egg/pandas/lib.so in pandas.lib.map_infer (pandas/lib.c:43628)()

<ipython-input-99-7123e823f995> in <lambda>(td)
----> 1 df['date'].map(lambda td:td.total_seconds())

AttributeError: 'float' object has no attribute 'total_seconds'

最佳答案

更新:

在 0.15.0 中，Timedeltas 成为了成熟的 dtype。

所以这成为可能(以及下面的方法)

In [45]: s = Series(pd.timedelta_range('1 day',freq='1S',periods=5))                         

In [46]: s.dt.components
Out[46]: 
   days  hours  minutes  seconds  milliseconds  microseconds  nanoseconds
0     1      0        0        0             0             0            0
1     1      0        0        1             0             0            0
2     1      0        0        2             0             0            0
3     1      0        0        3             0             0            0
4     1      0        0        4             0             0            0

In [47]: s.astype('timedelta64[s]')
Out[47]: 
0    86400
1    86401
2    86402
3    86403
4    86404
dtype: float64

原答案:

我看到你在 master 上(0.13 很快就会出来)， 所以假设你有 numpy >= 1.7。做这个。参见 here对于文档(这是频率转换)

In [5]: df = DataFrame(dict(date = date_range('20130101',periods=10)))

In [6]: df
Out[6]: 
                 date
0 2013-01-01 00:00:00
1 2013-01-02 00:00:00
2 2013-01-03 00:00:00
3 2013-01-04 00:00:00
4 2013-01-05 00:00:00
5 2013-01-06 00:00:00
6 2013-01-07 00:00:00
7 2013-01-08 00:00:00
8 2013-01-09 00:00:00
9 2013-01-10 00:00:00

In [7]: df['date']+timedelta(hours=2)-datetime.datetime(1970,1,1)
Out[7]: 
0   15706 days, 02:00:00
1   15707 days, 02:00:00
2   15708 days, 02:00:00
3   15709 days, 02:00:00
4   15710 days, 02:00:00
5   15711 days, 02:00:00
6   15712 days, 02:00:00
7   15713 days, 02:00:00
8   15714 days, 02:00:00
9   15715 days, 02:00:00
Name: date, dtype: timedelta64[ns]

In [9]: (df['date']+timedelta(hours=2)-datetime.datetime(1970,1,1)) / np.timedelta64(1,'s')
Out[9]: 
0    1357005600
1    1357092000
2    1357178400
3    1357264800
4    1357351200
5    1357437600
6    1357524000
7    1357610400
8    1357696800
9    1357783200
Name: date, dtype: float64

包含的值是 np.timedelta64[ns] 对象，它们没有与 timedelta 对象相同的方法，所以没有 total_seconds().

In [10]: s = (df['date']+timedelta(hours=2)-datetime.datetime(1970,1,1))

In [11]: s[0]
Out[11]: numpy.timedelta64(1357005600000000000,'ns')

您可以将它们类型化为 int，然后返回一个 ns 单位。

In [12]: s[0].astype(int)
Out[12]: 1357005600000000000

您也可以这样做(但仅限于单个单元元素)。

In [18]: s[0].astype('timedelta64[s]')
Out[18]: numpy.timedelta64(1357005600,'s')

关于Python Pandas 系列日期时间到纪元以来的秒数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19553464/