pandas日期转数字

在Pandas中，将日期转换为数值通常是为了能够对日期进行排序、计算时间间隔或者与其他数值型数据一起分析。Pandas提供了一些内置函数来实现这个过程，比如：

1. **`to_datetime`** 函数：用于将非日期字符串转换为日期时间对象，然后可以使用 `.dt` 属性将其转换为日期（`.dt.date`）或时间（`.dt.time`）部分。

   date_series = pd.to_datetime(df['date_column'])
   date_numbers = date_series.dt.date.astype(np.int64) / 1e9

2. **`.astype('Int64')` 或 `.astype('datetime64[ns]')`**：可以直接将日期系列转换为整数或纳秒级别的datetime64对象，方便于数值计算。

   date_numbers = df['date_column'].astype('datetime64[ns]')

3. **`astype('Timedelta64[ns]')`**: 如果你需要的是时间差，可以先将日期转换为Timedelta对象，然后取其纳秒值。

   time_diff = (date_series - date_series.min()).astype('Timedelta64[ns]')

注意，转换后的数字是以纳秒（ns）为单位的，如果你需要其他单位（如天、小时、分钟），可能还需要进一步处理。