Python 2.7 时间戳转换无法产生所需的结果

我有一个带有日期和时间列的pandas数据帧，我正在尝试以微秒的精度将这两列转换为Unix时间戳，这样我就可以将数据帧转储到numpy内存映射文件中（它需要浮点，或者至少不需要日期对象，所以这是必要的）

因此，在没有数据帧的情况下，仅使用字符串，我得到以下结果：

DT = '2014-10-01 00:00:07.082000'

UX= time.mktime(datetime.datetime.strptime(DT, '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f').timetuple())
print UX
>>> 1412118007.0

tm = datetime.datetime.fromtimestamp(UX)
print tm
>>>2014-10-01 00:00:07

那么，我如何将微秒包含在时间戳中呢？

这样就可以了=）

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对于unix时间，您可以使用

ns

精度强制转换到

np.int64

：

df = pd.DataFrame({'A':['2014-10-01 00:00:07.082000', '2014-10-01 00:00:07.082000']})
print (df)
                            A
0  2014-10-01 00:00:07.082000
1  2014-10-01 00:00:07.082000

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

df['B'] = df.A.astype(np.int64)
df['C'] = pd.to_datetime(df.B, unit='ns')
print (df)
                        A                    B                       C
0 2014-10-01 00:00:07.082  1412121607082000000 2014-10-01 00:00:07.082
1 2014-10-01 00:00:07.082  1412121607082000000 2014-10-01 00:00:07.082

对于

ms

精度使用：

df['B'] = (df.A.astype(np.int64) // 10**6)
df['C'] = pd.to_datetime(df.B, unit='ms')
print (df)
                        A              B                       C
0 2014-10-01 00:00:07.082  1412121607082 2014-10-01 00:00:07.082
1 2014-10-01 00:00:07.082  1412121607082 2014-10-01 00:00:07.082

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但这不是一个时间戳，它是一个日期时间对象，不能从.npy文件中存储和读取。

df['B'] = (df.A.astype(np.int64) // 10**6)
df['C'] = pd.to_datetime(df.B, unit='ms')
print (df)
                        A              B                       C
0 2014-10-01 00:00:07.082  1412121607082 2014-10-01 00:00:07.082
1 2014-10-01 00:00:07.082  1412121607082 2014-10-01 00:00:07.082