dataframe 数据日期格式转化秒数

你可以使用 `pandas` 库中的 `to_datetime()` 和 `astype()` 函数来将日期格式转化为秒数。具体步骤如下：

1. 将日期格式的列转化为 `datetime` 类型：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

2. 将 `datetime` 类型的列转化为秒数：

df['seconds'] = df['date'].astype(int) / 10**9

其中，`astype(int)` 将 `datetime` 类型转化为整数类型，单位为纳秒（`ns`），然后再除以 $10^9$ 转化为秒数。最后将转化后的秒数存储到新的列 `seconds` 中。

完整代码示例：

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'date': ['2022-01-01 00:00:01', '2022-01-01 00:00:02', '2022-01-01 00:00:03']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期格式的列转化为 datetime 类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 将 datetime 类型的列转化为秒数
df['seconds'] = df['date'].astype(int) / 10**9

print(df)

输出结果：

                 date    seconds
0 2022-01-01 00:00:01  1640995201
1 2022-01-01 00:00:02  1640995202
2 2022-01-01 00:00:03  1640995203