int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'Timestamp'

非常抱歉，我之前的回答还是有误。`apply()` 方法返回的是 pandas Series 对象，而 `Series` 对象没有 `timestamp()` 方法。如果你想将一个包含日期时间列的 DataFrame 转换为数字，可以使用 `pd.to_numeric()` 方法。例如，假设你有一个 DataFrame，其中有一个日期时间列名为 `date`，你可以使用以下代码将其转换为数字：

import pandas as pd

df['date'] = pd.to_numeric(df['date'].astype('datetime64[ns]')) // 10**9

首先，使用 `pd.to_datetime()` 将日期时间列转换为 pandas 的日期时间类型。然后，使用 `astype()` 将日期时间列转换为 `datetime64[ns]` 类型。接着，使用 `pd.to_numeric()` 将日期时间列转换为数字，并除以 $10^9$，以将纳秒转换为秒。最终，你会得到一个包含日期时间列的 DataFrame，其中日期时间列被表示为数字。

请注意，使用 `pd.to_numeric()` 转换日期时间列可能会引入一些精度误差。如果你需要更高的精度，可以考虑使用 `pd.Timestamp.timestamp()` 方法，但需要注意，该方法返回的是浮点数。