pandas讀取csv檔案時，時間會自動顯示為『yyyy-mm-dd hh:mm:ss』的格式，那麼如果想要將這個時間轉換為unix時間戳呢？
先科普一下，什麼是 unix時間戳 呢？
unix時間戳 是一種時間表示方式，是乙個整型值，代表從格林威治時間2023年01月01日00時00分00秒起至現在經過的總秒數。
舉個栗子：
乙個值為1492751843的unix時間戳 ==>
把它轉換為 北京時間為2017/4/21 13:17:23
實際上，pandas中時間用 pandas.datetime() 轉換為 pandas.tslib.timestamp（時間戳） 格式之後，已經變成了整型儲存，即 unix時間戳形式 。
如果我們需要這個時間戳的整型格式，可以用time[0].value這個屬性把它提取出來。
樣例
>>> import pandas as pd # 匯入pandas庫
>>> data = pd.read_csv('airquality.csv') # 讀入資料檔案
>>> data.time = pd.to_datetime(data.time) # 將時間那一列從str轉換為時間戳格式
>>> type(data.time[0]) # 檢視轉換之後的格式
>>> data.time[0] # 檢視第一條資料，預設顯示為『yyyy-mm-dd hh:mm:ss』格式
timestamp('2014-05-01 00:00:00')
>>> data.time[0].value # 檢視第一條資料的unix時間戳格式
1398902400000000000l
>>> data.time[0].value//10**9 # 轉換為秒級
1398902400l
>>> t1 = [t.value for t in data.time] # 提取整列（納秒級，即1s = 1,000,000,000 ns）
>>> t1[:3] # 顯示前三條資料
[1398902400000000000l, 1398906000000000000l, 1398909600000000000l]
>>> t2 = [t.value//10**9 for t in data.time] # 提取整列（秒級）
>>> t2[:3] # 顯示前三條資料
[1398902400l, 1398906000l, 1398909600l]
>>> t1 = pd.datetimeindex(t1) # 從list列表轉換為pandas的datetimeindex格式
>>> t1[:3] # 顯示前三條資料
datetimeindex(['2014-05-01 00:00:00', '2014-05-01 01:00:00',
'2014-05-01 02:00:00'],
dtype='datetime64[ns]', freq=none)
>>> type(t1[0]) # 每條資料為timestamp格式
>>> t1[0].value
1398902400000000000l
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