pandas实现将日期转换成timestamp

将日期转换成timestamp是pandas的一项重要功能，下面是一个完整的攻略，包含从简单到复杂的两个示例。

1. 将日期字符串转换成timestamp

将一个日期字符串转换成timestamp通常是我们在数据处理中需要频繁操作的，可以用pandas的to_datetime函数完成。

import pandas as pd

date_str = '2022/10/31 10:30'
timestamp = pd.to_datetime(date_str).timestamp()

print(timestamp)

在上面的代码中，我们先将日期字符串'2022/10/31 10:30'转换成了pandas中的datetime格式，然后再使用timestamp()函数将其转换成timestamp。

输出结果为：

1667230200.0

2. 将DataFrame中的日期列全都转换成timestamp

假设我们有一个包含日期列的DataFrame，我们希望将该列转换成timestamp格式，可以使用和第一个示例类似的方法，但需要遍历整个DataFrame，比较繁琐。下面给出一个更为简洁的做法。

import pandas as pd

data = {'date': ['2022-10-29', '2022-10-30', '2022-10-31'], 'value': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 先将日期列转换成datetime格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 再将datetime格式转换成timestamp
df['timestamp'] = df['date'].apply(lambda x: int(x.timestamp()))

print(df)

在上面的代码中，我们使用了apply函数和lambda表达式，将转换成datetime格式后的日期列逐一转换成timestamp，并附加到DataFrame的新列中。

输出结果为：

        date  value   timestamp
0 2022-10-29      1  1667068800
1 2022-10-30      2  1667155200
2 2022-10-31      3  1667241600

通过以上两个示例，我们可以发现，pandas很方便的支持将日期转换成timestamp，并且可搭配各种pandas函数轻松完成各种数据处理任务。