パンダシリーズ：文字列の日付のUNIX秒エポック

Question

私は1つの列がエポックのUnix秒であることに時間を交換するための簡潔な方法だろう何

0    time 
1 September 20 2016 
2 September 20 2016  
3 September 19 2016  
4 September 16 2016 

以下のように文字列の日付フォーマットであるパンダのデータフレームを持っています？

Answer 1

Series 'applyメソッドを使用して列の値を変更するには、それぞれの値のに実行するアクションを含む関数を与えます。

を使用してdatetimeを処理する場合は、任意の文字列をdatetimeオブジェクトに解析できます。

import datetime 
import pandas as pd 
from dateutil.parser import parse 

s = pd.Series(['September 20 2016', 
'September 20 2016', 
'September 19 2016', 
'September 16 2016']) 
df = pd.DataFrame(s) 

def dt2epoch(value): 
    d = parse(value) 
    epoch = (d - datetime.datetime(1970,1,1)).total_seconds() 
    return epoch  

df[0].apply(dt2epoch) # apples given function to each value of column 

結果：

0 1474329600 
1 1474329600 
2 1474243200 
3 1473984000 
Name: 0, dtype: float64 

Answer 2

お試しください。to_datetime

import pandas as pd 
your_df['time']=pd.to_datetime(your_df['time']) 

編集： datetimeオブジェクトからエポックを取得するには、10^9で、あなたにエポックからナノ秒の数、および除算を与えるであろう、Int64のオブジェクトに直列に変換することができます（数1秒でナノ秒）。あなたは時系列でnatオブジェクトを持っている場合、彼らはとして表示されます：あなたは（部門があなたの代わりに浮かぶ与える）

注整数でそれを持っているしたい場合は、最後の変換が必要とされている

import numpy as np 
your_df['time'] = (pd.to_datetime(your_df['time']).astype(np.int64)/10**9).astype(np.int64) 

整数値-9223372036であり、それらを前もってフィルタリングするか、またはNaNとして出力させることができます（この場合、結果の系列はintではなくfloat型でなければなりません）。