将 Pandas DateTimeIndex 转换为 Unix 时间戳

在本文中，我们将介绍如何将 Pandas DataFrame 中的 DateTimeIndex 转换为 Unix 时间戳。Unix 时间戳是指从 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC 到当前时间所经过的秒数。这是一种通用、标准化的时间表示方式，其优势是易于计算和传输。

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问题描述

假设我们有一个名为 df 的 Pandas DataFrame，其中的时间列是一个 DateTimeIndex。现在，我们想将这个时间列转换为 Unix 时间戳，以便于后续的处理。

下面是一个示例数据：

                     value
2022-01-01 00:00:00     1
2022-01-01 01:00:00     2
2022-01-01 02:00:00     3
2022-01-01 03:00:00     4
2022-01-01 04:00:00     5

解决方法

要将 DateTimeIndex 转换为 Unix 时间戳，我们可以使用 Pandas 的 astype() 方法，将时间列的数据类型转换为整型（int）即可。具体来说，需要将时间列的单位转换为秒（s），然后再减去 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC 对应的秒数（即 0）。下面是具体的代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=pd.date_range('2022-01-01', periods=5, freq='H'))

# 将时间列转换为 Unix 时间戳
unix_time = df.index.astype(int) // 10**9

# 输出转换后的结果
print(unix_time)

输出结果如下：

[1640995200 1640998800 1641002400 1641006000 1641009600]

可以看到，时间列已经成功地转换成了 Unix 时间戳。

如果要将 Unix 时间戳转换回 DateTimeIndex，我们可以使用 pd.to_datetime() 方法，具体代码如下：

# 将 Unix 时间戳转换为 DateTimeIndex
df.index = pd.to_datetime(unix_time, unit='s')

# 输出转换后的结果
print(df)

输出结果如下：

                     value
2022-01-01 00:00:00     1
2022-01-01 01:00:00     2
2022-01-01 02:00:00     3
2022-01-01 03:00:00     4
2022-01-01 04:00:00     5

可以看到，时间列已经成功地转换回了 DateTimeIndex。