将日期时间转换为 int 秒微秒

Question

我有一系列字符串，如'1970-01-01 00:00:00.000002913' 。 我怎样才能转换这个系列以获得“。”之后的整数数字。 ： 2913 。 谢谢大家！！

Answer 1

您可以使用pandas.Series.dt.nanosecond / microseconds ：

s = pd.Series(['1970-01-01 00:00:00.000002913'], dtype='datetime64[ns]')
s.dt.microsecond*1000+s.dt.nanosecond

输出：

0    2913
dtype: int64

Answer 2

如果你有一个像你展示的那样由字符串组成的熊猫系列。 我相信最有效的解决方案是使用列表理解并将其分配给一个新系列，例如：

df['Microsecond'] = [x.split('.')[1] for x in list_of_values]

但是，如果您想要更像熊猫的方法，那么您可以尝试使用：

df['Microsecond'] = df['date'].str.split('.').str[0].astype(int)

为什么列表理解方法有效？ 因为对于单个值，您可以使用int和 `.split('.') 来完成请求。

int('1970-01-01 00:00:00.000002913'.split('.')[1])

返回：

2913

Answer 3

如果你只有一个字符串，那么只需解析它：

s = "1970-01-01 00:00:00.000002913"
value = int(s.rsplit(".", 1)[1])

str.rsplit从右边开始拆分字符串，作为参数拆分需要多次，所以rsplit(".", 1)做了最少的工作。

然后您只需将其转换为int 。