引用来源

https://www.runoob.com/python3/python-str-timestamp.html
https://www.cnblogs.com/fengff/p/10118779.html

timestamp转换的正反问题

正问题

字符串式转数字式及示例：“2019-5-10 23:40:00” >> 1557502800.0

反问题

数字式转字符串式及示例：1557502800.0 >> “2019/5/10 23:40:00”

三种技术路线

python自带的time库

正问题

import time
 
a1 = "2019-5-10 23:40:00"
# 先转换为时间数组
timeArray = time.strptime(a1, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
 
# 转换为时间戳
timeStamp = int(time.mktime(timeArray))
print(timeStamp)

结果

1557502800

反问题

# 格式转换 - 转为 /
a2 = 1557502800
# 先转换为时间数组,然后转换为其他格式
timeArray = time.localtime(a2)
otherStyleTime = time.strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S", timeArray)
print(otherStyleTime)

结果

2019/05/10 23:40:00

pandas

正问题

import pandas as pd
pd.to_datetime('2017-01-01 12:00:00').value

结果

1557531600000000000

to_datetime函数里面的单位unit默认是纳秒ns，而非秒。而且基准时间与python相差了28800秒（三分之一天）

反问题

import pandas as pd
pd.to_datetime(1607921349.4100661,unit='s')

结果

Timestamp(‘2020-12-14 04:49:09.410066128’)

pyspark

正问题

反问题

猜测to_timestamp(1607921349.4100661) 直接可以出结果

标签：00,转换,23,timestamp,40,timeArray,问题,pd,time
来源： https://blog.csdn.net/weixin_43471336/article/details/111162939