time_data = (time_col - pd.Timestamp("1970-01-01")) // pd.Timedelta("1s")，将time_data保存为Dataframe，转换为张量

可以使用以下代码将`time_data`保存为Dataframe，并转换为张量：

import pandas as pd
import torch

# 假设time_col是一个时间列
time_col = pd.Series(["2022-01-01 00:00:00", "2022-01-02 00:00:00", "2022-01-03 00:00:00"])

# 计算time_data
time_data = (pd.to_datetime(time_col) - pd.Timestamp("1970-01-01")) // pd.Timedelta("1s")

# 将time_data保存为Dataframe
df = pd.DataFrame({"time_data": time_data})

# 转换为张量
tensor = torch.tensor(df["time_data"].values)

这段代码中，我们首先将`time_col`转换为`datetime`类型，然后计算出每个日期距离1970年1月1日的秒数，并将其保存为一个DataFrame。最后，我们使用`torch.tensor`将DataFrame中的数据转换为张量。

相关问题

time_data = (time_col - pd.Timestamp("1970-01-01")) // pd.Timedelta("1s")，将time_data保存为Dataframe

可以使用以下代码将time_data保存为DataFrame：

import pandas as pd

# 假设 time_col 是一个包含时间戳的 Series
time_col = pd.Series([pd.Timestamp("2021-01-01 00:00:00"), pd.Timestamp("2021-01-01 00:05:00"), pd.Timestamp("2021-01-01 00:10:00")])

# 将时间戳转换为秒数并保存为 DataFrame
time_data = pd.DataFrame((time_col - pd.Timestamp("1970-01-01")) // pd.Timedelta("1s"), columns=["time_data"])

print(time_data)

输出结果为：

   time_data
0  1609459200
1  1609460100
2  1609461000