我有一個 .csv 檔案，其中包含：
| created_at | 實際交付時間 |
|---|---|
| 2015-02-06 22:24:17 | 2015-02-06 23:27:16 |
| 2015-02-10 21:49:25 | 2015-02-10 22:56:29 |
我想將這些列從日期時間轉換為 UNIX 時間戳。
對于 created_at，我能夠轉換：
ndf["created_unix"] = pd.to_datetime(ndf["created_at"])
ndf["created_unix"] = (ndf["created_unix"] - pd.Timestamp("1970-01-01")) // pd.Timedelta("1s")
哪個輸出：
| created_unix |
|---|
| 1423261457 |
| 1423604965 |
這正是我正在尋找的，但是對列 actual_delivery_time 執行相同的步驟會產生不同的結果：
ndf["actual_unix"] = pd.to_datetime(ndf["actual_delivery_time"])
ndf["actual_unix"] = (ndf["actual_unix"] - pd.Timestamp("1970-01-01")) // pd.Timedelta("1s")
這輸出：
| 實際的unix |
|---|
| 1.423265e 09 |
| 1.423609e 09 |
紀元轉換器可以讀取它，但它不是正確的時間戳。有什么我做錯了嗎？
我不確定為什么它會產生不同的結果。
uj5u.com熱心網友回復：
我不確定為什么它會產生不同的結果。
咨詢ndf.dtypes。
您抱怨一列是 int 型別，而另一列是浮點數。
可能一個或多個 actual_delivery_time 值是空白的，pandas 用浮點數表示NaN。
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