python - 转换为 int64 时，DataFrame 中的混合时间戳会导致错误

Question

我正在合并来自多个来源的时间索引数据(有时作为整数时间戳，有些作为 UTC 字符串)，将时间转换为 Pandas 时间戳以进行操作，然后需要将时间重新导出为纪元时间戳.问题是，当(并且仅当)DataFrame 包含 UTC 和非 UTC 时间戳的混合时，我在将时间戳转换回 int64 时遇到错误。
这有效:

df1 = pd.DataFrame([{'time':1617217320000}])
df1['time'] = pd.to_datetime(df1['time'], unit='ms')
df1['time'] = df1['time'].values.astype('int64') // 10**9

这样做也是如此:

df2 = pd.DataFrame([{'time':'2021-03-30T18:52:00.000Z'}])
df2['time'] = pd.to_datetime(df2['time'])
df2['time'] = df2['time'].values.astype('int64') // 10**9

但这不会:

df1 = pd.DataFrame([{'time':1617217320000}])
df1['time'] = pd.to_datetime(df1['time'], unit='ms')
df2 = pd.DataFrame([{'time':'2021-03-30T18:52:00.000Z'}])
df2['time'] = pd.to_datetime(df2['time'])
df = df1.append(df2)
df['time'] = df['time'].values.astype('int64') // 10**9

# TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'Timestamp'

我是否需要以某种方式标准化这些以允许转换工作？

Answer 1

您也可以使用 .value Pandas 的属性Timestamp()类(您的两个值都是实例)( https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Timestamp.html )将两种类型的时间戳转换为 int。

>>> df['time'] = df.time.apply(lambda x: x.value // 10**9)

>>> df
     time
0    1617217320
1    1617130320