Python 在数据帧中将日期字符串转换为unixtime

我得到的dataframe列如下：

Date
3 mins
2 hours
9-Feb
13-Feb

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日期的类型是每行的字符串。将日期转换为整数unixtime的最简单方法是什么？

一个想法是将列转换为日期时间和时间增量：

df['dates'] = pd.to_datetime(df['Date']+'-2020', format='%d-%b-%Y', errors='coerce')

times = df['Date'].replace({'(\d+)\s+mins': '00:\\1:00',
                             '\s+hours': ':00:00'}, regex=True)
df['times'] = pd.to_timedelta(times, errors='coerce')

#remove rows if missing values in dates and times
df = df[df['Date'].notna() | df['times'].notna()]
df['all'] = df['dates'].dropna().astype(np.int64).append(df['times'].dropna().astype(np.int64))
print (df)
      Date      dates    times                  all
0   3 mins        NaT 00:03:00         180000000000
1  2 hours        NaT 02:00:00        7200000000000
2    9-Feb 2020-02-09      NaT  1581206400000000000
3   13-Feb 2020-02-13      NaT  1581552000000000000

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您的数据缺少确切的日期、月份、年份和时间信息。没有它，就不可能转换成unix时间格式。我需要什么样的字符串类型才能将其转换为unix？如果我用2020年2月2日替换2月，会怎么样？如果2020年2月9日足够转换，对我来说没问题。我需要获取时间戳中的日期，而不是秒/分钟的确切时间。Unix时间是自1970年1月1日以来经过的时间，以秒表示。例如，如果您想在2019年2月5日上午5点计算Unix时间，您将能够计算它，因为您有您想要Unix时间的确切时间（上午5点）、日期（第5点）、月份（2月）和年份（2019年）信息。但在您的情况下，您的dataframehey@jezrael中没有这些详细信息。这看起来真是太棒了，谢谢！我只有一个问题：180000000000在正常日期是1975年9月15日，星期一，我想不是在3分钟之前：D@AlexKalaidjiev-如果希望

1975

change

df['dates']=pd.to_datetime（df['Date']+'-2020'，格式='%d-%b-%Y'，errors='concurve'）

to

df['dates']=pd.to_datetime（df['Date']+'-1975'，format='%d-%b-%Y'，errors='concurve'）

现在尝试了这两种方法，但我仍然在所有三个新行中获得NaT或NaN。最后一行也有错误：np不是defined@AlexKalaidjiev-我认为问题应该出在数据格式上，数据与问题中的数据完全相同-月的前3个字母或带有

mins

或

hours

字符串的数字？因为对于每个不同的格式，解决方案都会失败。