如何将日期时间对象转换为毫秒

Posted 2023-03-11

【中文标题】如何将日期时间对象转换为毫秒

【英文标题】：How to convert datetime object to milliseconds

【发布时间】：2016-02-02 08:03:08

【问题描述】：

我正在按如下方式解析日期时间值：

df['actualDateTime'] = pd.to_datetime(df['actualDateTime'])

如何将此日期时间对象转换为毫秒？

我在doc of to_datetime 中没有看到毫秒。

更新（基于反馈）： 这是提供错误TypeError: Cannot convert input to Timestamp 的代码的当前版本。 Date3 列必须包含毫秒（作为日期时间对象的等效数字）。

import pandas as pd
import time

s1 = 'Date' : ['2015-10-20T07:21:00.000','2015-10-19T07:18:00.000','2015-10-19T07:15:00.000']

df = pd.DataFrame(s1)

df['Date2'] = pd.to_datetime(df['Date'])

t = pd.Timestamp(df['Date2'])

df['Date3'] = time.mktime(t.timetuple())

print df

【问题讨论】：

粘贴一些数据df['actualDateTime']

如果满意就接受rai的回答！

meta.stackexchange.com/questions/43478/…

"to_datetime 的文档，但是没有提到毫秒" 是完全不正确的，甚至back in 0.17 doc 它说“格式：strftime 来解析时间，例如“%d/%m/%Y”，请注意“%f”将一直解析到纳秒。" 而 pandas strftime 文档页面将您参考 Python datetime for更多细节。

【参考方案1】：

你可以试试pd.to_datetime(df['actualDateTime'], unit='ms')

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.to_datetime.html

表示这将在 epoch 中表示，变化形式为 's'、'ms'、'ns' ...

更新

如果你想要 14567899 形式的纪元时间戳..

import pandas as pd
import time
t = pd.Timestamp('2015-10-19 07:22:00')
time.mktime(t.timetuple())

>> 1445219520.0

最新更新

df = pd.DataFrame(s1)
df1 = pd.to_datetime(df['Date'])
pd.DatetimeIndex(df1)
>>>DatetimeIndex(['2015-10-20 07:21:00', '2015-10-19 07:18:00',
           '2015-10-19 07:15:00'],
          dtype='datetime64[ns]', freq=None)
df1.astype(np.int64) 
>>>0    1445325660000000000
1    1445239080000000000
2    1445238900000000000
df1.astype(np.int64) // 10**9
>>>0    1445325660
1    1445239080
2    1445238900
Name: Date, dtype: int64

【讨论】：

如果我这样做，我看不到任何效果。结果还是2015-10-19 10:39:00

是自纪元以来所需的 o/p 毫秒，类似于 146887891 ?

是的。但是，如果我这样复制您的代码： df['actualDateTime'] = pd.to_datetime(df['actualDateTime']) t = pd.Timestamp(df['actualDateTime']) df['actualDateTime'] = time.mktime (t.timetuple()) 它说：TypeError: Cannot convert input to Timestamp

查看我的更新。我用我的示例数据发布了您的代码，以便您可以看到错误。

导入numpy；而且也不需要 DatetimeIndex；语句 1、2 和 5 就足够了

【参考方案2】：

pandas 中的时间戳为always in nanoseconds。

这为您提供了自纪元 (1970-01-01) 以来的毫秒数：

df['actualDateTime'] = df['actualDateTime'].astype(np.int64) / int(1e6)

【讨论】：

TypeError: cannot astype a datetimelike from [datetime64[ns]] to [int32]

@KlausosKlausos 这是一个 Windows（或 32 位操作系统）问题。更新为int64。

【参考方案3】：

这将返回从纪元开始的毫秒数

timestamp_object.timestamp() * 1000

【讨论】：

pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/…

【参考方案4】：

pandas.to_datetime是将字符串或其他一些数据类型转换为pandas datetime[ns]

在您的实例中，初始 'actualDateTime' 没有 milliseconds。因此，如果您正在解析具有毫秒数的列，您将获得数据。

例如，

df
Out[60]: 
                         a  b
0  2015-11-02 18:04:32.926  0
1  2015-11-02 18:04:32.928  1
2  2015-11-02 18:04:32.927  2

df.a
Out[61]: 
0    2015-11-02 18:04:32.926
1    2015-11-02 18:04:32.928
2    2015-11-02 18:04:32.927
Name: a, dtype: object

df.a = pd.to_datetime(df.a)

df.a
Out[63]: 
0   2015-11-02 18:04:32.926
1   2015-11-02 18:04:32.928
2   2015-11-02 18:04:32.927
Name: a, dtype: datetime64[ns]

df.a.dt.nanosecond
Out[64]: 
0    0
1    0
2    0
dtype: int64

df.a.dt.microsecond
Out[65]: 
0    926000
1    928000
2    927000
dtype: int64

【讨论】：

是的，我没有毫秒数。但是我认为可以进行这样的转换。那么，要获得秒数，我应该使用 df.a.dt.second 吗？我试过了，但它似乎不起作用。

你的意思是你想要milliseconds而不是microseconds？

对，我需要毫秒。另外，我有 2015-11-02 18:04，而不是 015-11-02 18:04:32.926

如果解决了您的问题，请接受@WoodChopper 的回答。

没有解决问题。如果我运行 df['actualDateTime'].dt.microsecond，我会在所有记录中得到 0。

【参考方案5】：

为了它的价值，要将单个 Pandas 时间戳对象 转换为 毫秒，我必须这样做：

import time
time.mktime(<timestamp_object>.timetuple())*1000

【参考方案6】：

from datetime import datetime

print datetime.utcnow().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')[:-3]

>>>> OUTPUT >>>>
2015-11-02 18:04:32.926

【讨论】：

它说：strftime() 参数 1 必须是字符串或只读缓冲区，而不是 Series

我发布了示例数据。

我也试过 thisdf['actualDateTime'] = (df['actualDateTime']-datetime(1970,1,1)).total_seconds() 但它说'Series'对象没有属性'total_seconds'

您的日期时间数据值存储在 df 变量中。

请考虑编辑您的帖子，以添加更多关于您的代码的作用以及它为何能解决问题的说明。一个大部分只包含代码的答案（即使它正在工作）通常不会帮助 OP 理解他们的问题。