Pandas 如何将数据帧日期时间列转换为int？

将中的

datetime

列转换为

int时，我遇到了一个问题。

我的代码是：

df['datetime_column'].astype(np.int64)

我得到的错误是：

以10为基数的int（）的文本无效：“2018-02-25 09:31:15”

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我对正在发生的事情一无所知，因为我的其他一些

datetime

列的转换工作正常。可转换为

int

的日期范围是否存在问题

从你的评论来看，问题似乎是你自己解决的。我的猜测是，您在创建数据帧时没有指定该列应被读取为字符串以外的任何内容，因此它是一个字符串。如果我是对的，并且您检查了列类型，它应该显示为object。如果选中列中的单个条目，它应显示为字符串

如果问题是其他问题，请跟进。

您可以使用

df['datetime_colum'].apply(lambda x:x.toordinal())

如果失败，原因可能是您的列是对象而不是日期时间。因此，您需要：

df['datetime_colum'] = pd.to_datetime(df['datetime_colum'])

在发送给ordinal之前

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如果您正在进行功能工程，您可以尝试在date1和date2之间创建天数，通过查看月份获取冬季、夏季、秋季或春季的布尔值，如果您有时间，则获取上午、中午或晚上的布尔值，但这一切都取决于您的机器学习问题。

您希望将“2018-02-25 09:31:15”转换为什么整数？在我看来，这些值似乎超出了范围。但当我试图将它们转换为“float”时，我遇到了以下错误：无法将字符串转换为float:“2018-02-15 14:28:08”我想我忘了在将列转换为“int”之前将其转换为“datetime”。我将代码更新为：“pd.to_datetime（df['datetime_column']）.astype（np.int64）”，转换工作正常。为什么要通过强制转换将datetime转换为int？你不想改为使用df['date\u time'].map（dt.datetime.toordinal）吗？非常感谢你的建议。我正在构建一个决策树模型，需要从datetime字段中提取一些特征。我提取了月、年、日、星期几、一天中的小时数、周末指标、当前日期的偏移量等。我只是通过添加新功能进行试验，因此只需通过强制转换即可进行转换。顺便说一下，datetime.toordinal和当前日期的偏移量应该是相关的，我想？非常感谢。这完全是同一个问题。