我正在尝试将以下几列转换为epoch时间戳，以便为机器学习做准备。我的csv文件的其余部分包含字符串，因此我认为这是最好的方法。我尝试创建一个numpy数组并使用datetime等进行转换，但没有成功。我有4列需要从“dd/mm/yyyy”格式转换为epoch时间戳？我尝试了这种方法
epoch_time = (1/2/2017 - datetime(1/1/1970)).total_seconds()但是我有4列需要转换，非常感谢您的帮助
state objectcar_model objectcar_make objectcar_year float64drive_date objectid int64register_date datetime64[ns]profile_date objectadd_profile_date objectdtype: objectid: 23432 state:ohio car_model:ford car_make:fusion car_year:2016 drive_date:1/1/2017 register_date:12/25/2016 profile_date:12/25/2016 add_profile_date: 12/25/2016回答：
尝试如下方法：
源数据框：
In [173]: dfOut[173]: id state car_model car_make car_year drive_date register_date profile_date add_profile_date0 23432 ohio ford fusion 2016 1/1/2017 2016-12-25 12/25/2016 12/25/2016In [174]: df.dtypesOut[174]:id int64state objectcar_model objectcar_make objectcar_year int64drive_date objectregister_date datetime64[ns]profile_date objectadd_profile_date objectdtype: object让我们选择包含date的列：
In [175]: date_cols = df.columns[df.columns.str.contains('_date')]In [176]: date_colsOut[176]: Index(['drive_date', 'register_date', 'profile_date', 'add_profile_date'], dtype='object')首先将“字符串”日期转换为Pandas的datetime格式，然后转换为UNIX epoch时间戳
In [177]: for col in date_cols: ...: if df.dtypes.loc[col] == 'object': ...: df[col] = pd.to_datetime(df[col]) ...: df[col] = df[col].astype(np.int64) // 10**9 ...:In [178]: dfOut[178]: id state car_model car_make car_year drive_date register_date profile_date add_profile_date0 23432 ohio ford fusion 2016 1483228800 1482624000 1482624000 1482624000In [179]: df.dtypesOut[179]:id int64state objectcar_model objectcar_make objectcar_year int64drive_date int64register_date int64profile_date int64add_profile_date int64dtype: object