Как конвертировать Pandas Timestamp в nano с эпохи?

Question

Что представляет собой самый эффективный способ преобразования Pandas Timestamp в nano с эпохи?

import pandas as pd 
ns = 1470924597871000000 
timestamp = pd.to_datetime(ns, unit="ns") 

Тогда как

timestamp => 1470924597871000000 ns??? 

Answer 1

Для меня это работает хорошо с параметром unit, но на удивление без параметра тоже:

import pandas as pd 
ns = 1470924597871000000 

timestamp1 = pd.to_datetime(ns) 
print (timestamp1) 
2016-08-11 14:09:57.871000 

timestamp = pd.to_datetime(ns, unit='ns') 
print (timestamp) 
2016-08-11 14:09:57.871000 

И если нужно преобразовать из Timestamp к эпохе :

print (timestamp.value) 
1470924597871000000 

Answer 2

проход unit='ns', чтобы задать тип блока:

In [46]: 
ns = 1470924597871000000 
timestamp = pd.to_datetime(ns, unit='ns') 
timestamp 

Out[46]: 
Timestamp('2016-08-11 14:09:57.871000') 

, но это, кажется, в любом случае работать нормально без прохождения этого, если вы не после того, как что-то еще?

Вы можете использовать timestamp(), чтобы получить значение временной метки:

In [50]: 
timestamp.timestamp() 

Out[50]: 
1470920997.871 

Answer 3

Доступ к нему осуществляется через его значение:

import pandas as pd 
ns = 1470924597871000000 
timestamp = pd.to_datetime(ns) 
timestamp.value 
Out: 1470924597871000000