Python 能否将一列时间戳提取到时间戳列表中

我有一个带有unix时间的pandas数据帧，它被转换为时间戳（一切正常）。然后，我想提取timestamp列（作为列表），并保留信息。但由于某些原因，在我执行此操作时，会将其转换回unix时间（带有更多尾随零…）：

有什么想法吗？

您可以与

unit='ms'

一起使用，以提高性能，并与

tolist（）一起使用日期时间列表：

您可以与
unit='ms'
一起使用，以提高性能，并与
tolist（）一起使用日期时间列表：

您是否需要
t=df['timestamp'].tolist（）
？问题是如果使用
.values
它将转换为日期时间的本机格式，因此它是纳秒级的format@jezrael不，我不需要那条线，只是我需要转换它。我认为这一行是问题所在，但我不确定如何才能实现这一点。因此，您需要
df['timestamp']=pd.to_datetime（df['servertime']，unit='ms'）
？@jezrael谢谢您的帮助，它也可以工作。但这不是问题所在-我现在想将该列提取到datetime.datetime（）值的列表中。是否需要
t=df['timestamp'].tolist（）
？问题是，如果使用
。值
它将转换为datetime的本机格式，因此它是纳秒级的unixformat@jezrael不，我不需要那条线，只是我需要转换它。我认为这一行是问题所在，但我不确定如何才能实现这一点。因此，您需要
df['timestamp']=pd.to_datetime（df['servertime']，unit='ms'）
？@jezrael谢谢您的帮助，它也可以工作。但这不是问题所在-我现在想将该列提取到datetime.datetime（）值的列表中。
import pandas as pd

data = {'servertime':[1576887840000,1576887900000,1576887960000], 'val':[1,2,3]}

df = pd.DataFrame(data)

df['timestamp'] = df['servertime'].apply(lambda x: datetime.fromtimestamp(x/1000))

t = df['timestamp'].values.tolist()
t
Out[1]: [1576887840000000000, 1576887900000000000, 1576887960000000000]

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['servertime'], unit='ms')
print (df)
      servertime  val           timestamp
0  1576887840000    1 2019-12-21 00:24:00
1  1576887900000    2 2019-12-21 00:25:00
2  1576887960000    3 2019-12-21 00:26:00

t = df['timestamp'].dt.to_pydatetime().tolist()
print (t)
[datetime.datetime(2019, 12, 21, 0, 24), 
 datetime.datetime(2019, 12, 21, 0, 25), 
 datetime.datetime(2019, 12, 21, 0, 26)]