pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex 转 long

我不太明白你所说的“转 long”是什么意思。如果你想将 DatetimeIndex 转换为 Unix 时间戳（即从 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC 到该日期时间的秒数），可以使用 `astype(int)`。例如：

import pandas as pd

# 创建一个 DatetimeIndex
dti = pd.date_range('2021-01-01', periods=3, freq='D')

# 转换为 Unix 时间戳
unix_time = dti.astype(int) // 10**9
print(unix_time)

输出：

[1609459200 1609545600 1609632000]

其中 `//` 是整除操作符，`10**9` 表示 10 的 9 次方，即 1 秒钟的纳秒数。`astype(int)` 将 DatetimeIndex 转换为整数类型，然后整除 10 的 9 次方，得到每个日期时间对应的 Unix 时间戳。

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pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex 格式的数据应该怎么转成tensor的long格式

可以使用PyTorch的`torch.from_numpy()`方法将Pandas的DatetimeIndex转换为NumPy数组，然后使用`torch.tensor()`将NumPy数组转换为PyTorch的tensor。在转换过程中，可以使用`astype()`方法将DatetimeIndex转换为int64类型。以下是示例代码：

import pandas as pd
import torch

# 创建一个DatetimeIndex格式的数据
date_range = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10')

# 将DatetimeIndex转换为NumPy数组，并将数据类型转换为int64
date_range_np = date_range.astype('int64').values

# 将NumPy数组转换为PyTorch的tensor
date_range_tensor = torch.tensor(date_range_np, dtype=torch.long)

print(date_range_tensor)

输出结果：

tensor([1640995200000000000, 1641081600000000000, 1641168000000000000,
        1641254400000000000, 1641340800000000000, 1641427200000000000,
        1641513600000000000, 1641600000000000000, 1641686400000000000,
        1641772800000000000])

TypeError: cannot concatenate object of type "<class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>"; only pd.Series, pd.DataFrame, and pd.Panel (deprecated) objs are valid

这个错误出现的原因是你试图将一个 DatetimeIndex 类型的对象与其他类型的对象进行拼接（concatenate），而 pandas 中的 concat() 函数只能接受 Series、DataFrame 和 Panel 类型的对象。如果你要将 DatetimeIndex 类型的对象与其他对象拼接，可以先将其转换为 Series 对象，然后再进行拼接。例如：

import pandas as pd

# 创建一个 DatetimeIndex 类型的对象
idx = pd.date_range('2022-01-01', periods=3, freq='D')

# 将其转换为 Series 对象
s = pd.Series(idx)

# 将 Series 对象与其他对象进行拼接
df = pd.concat([s, pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})], axis=1)

这样就可以避免上述错误的发生。