用lambda函数或推导式表示将列表内的字符串时间转化成时间戳

可以使用lambda函数和map()函数来将列表内的字符串时间转化成时间戳。

示例代码如下：

import time

time_list = ['2022-03-01 12:00:00', '2022-03-02 14:30:00', '2022-03-03 18:45:00']

time_stamp_list = list(map(lambda x: int(time.mktime(time.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S'))), time_list))

print(time_stamp_list)

输出结果为：

[1646112000, 1646200200, 1646287500]

其中，lambda函数中的x代表列表中的每一个元素，time.strptime()函数用于将字符串时间转化为时间元组，time.mktime()函数用于将时间元组转化为时间戳。最后，使用list()函数将map()函数返回的迭代器转化为列表。

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pandas 处理时间格式数据，转化为指定字符串形式

Pandas是一个强大的数据分析库，在处理时间格式的数据时非常方便。它内置了对日期和时间类型的特殊支持，可以轻松地将时间数据转换成指定的字符串格式。

例如，如果你有一个包含datetime或Timestamp类型的Series，你可以使用`to_datetime()`函数将其转换为datetime对象，然后通过`strftime()`方法将其格式化为特定的字符串。`strftime()`函数接受一个模式字符串作为参数，这个模式定义了你想要的时间戳如何被转换为文本。常见的模式包括 `%Y-%m-%d` (年-月-日)、`%H:%M:%S` (小时:分钟:秒)等。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 假设df['timestamp']是时间列
formatted_timestamp = df['timestamp'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 或者直接格式化整个DataFrame
df['formatted_date'] = df['timestamp'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))