对于时间数据，如2016-05-05 20:28:54，有时需要与时间戳进行相互的运算，此时就需要对两种形式进行转换，在Python中，转换时需要用到time模块，具体的操作有如下的几种：
将时间转换为时间戳
重新格式化时间
时间戳转换为时间
获取当前时间及将其转换成时间戳
1、将时间转换成时间戳
将如上的时间2016-05-05 20:28:54转换成时间戳，具体的操作过程为：
利用strptime()函数将时间转换成时间数组
利用mktime()函数将时间数组转换成时间戳
#coding:UTF-8
import time

dt = "2016-05-05 20:28:54"

#转换成时间数组
timeArray = time.strptime(dt, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
#转换成时间戳
timestamp = time.mktime(timeArray)

print timestamp

2、重新格式化时间
重新格式化时间需要以下的两个步骤：
利用strptime()函数将时间转换成时间数组
利用strftime()函数重新格式化时间
#coding:UTF-8
import time

dt = "2016-05-05 20:28:54"

#转换成时间数组
timeArray = time.strptime(dt, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
#转换成新的时间格式(20160505-20:28:54)
dt_new = time.strftime("%Y%m%d-%H:%M:%S",timeArray)

print dt_new


3、将时间戳转换成时间
在时间戳转换成时间中，首先需要将时间戳转换成localtime，再转换成时间的具体格式：
利用localtime()函数将时间戳转化成localtime的格式
利用strftime()函数重新格式化时间
#coding:UTF-8
import time

timestamp = 1462451334

#转换成localtime
time_local = time.localtime(timestamp)
#转换成新的时间格式(2016-05-05 20:28:54)
dt = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time_local)

print dt


4、按指定的格式获取当前时间
利用time()获取当前时间，再利用localtime()函数转换为localtime，最后利用strftime()函数重新格式化时间。
#coding:UTF-8
import time

#获取当前时间
time_now = int(time.time())
#转换成localtime
time_local = time.localtime(time_now)
#转换成新的时间格式(2016-05-09 18:59:20)
dt = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time_local)

print dt

首先下载软件:

百度网盘 提取码: 94dh

压缩包不大下载只有800k，解压后如下图：
更新 2021.1.30

百度网盘不让分享了，这里换个连接

https://wws.lanzous.com/i3Fgkl3pe5i

密码:hkoc


将要转换的文件直接拖到main.exe就自动转好了，非常简单快捷，或者吧ncm的文件选择打开方式为main.exe  也可以



效果如下：

 如何将下载的影像变换为西安80坐标？

                                              同步视频教程：投影转换(转西安80) 

 如何将下载的影像变换为北京54坐标？

 如何将下载的影像变换为CGCS2000坐标？

 

下载：全国路网数据、全国水系矢量 行政区划边界（省市区县）、行政地名 矢量数据  

 

                利用ARCGIS进行自定义坐标系和投影转换

 

                ARCGIS种通过三参数和其参数进行精确投影转换

     注意：投影转换成80坐标系需要下载无偏移卫星图像进行转换，有偏移的转换将导致转换后的卫星图像扭曲，坐标错误，无法配准。

     第一步：选择无偏移地图源，下载你所需要的卫星图像。

     第二步：选择BIGEMAP软件右边工具栏，选择【投影转换】，如下图所示：



      2.1   选择说明：

               1. 源文件：选择下载好的卫星图像文件（下载目录中后缀为tiff的文件）

               2. 源坐标系：打开的源文件的投影坐标系（自动读取，不需要手动填写）

               3. 输出文件：选择转换后你要保持文件的文件路径和文件名

               4. 目标坐标系：选择你要转换成的目标坐标系，如下图：



     选择上图的更多，如下图所示：



          1：选择 -Xi'an 1980  2：选择地区   3：选择分度带对应的带号（一般默认，也可以手动修改）

          选择对应的分度带或者中央子午线（请参看：如何选择分度带？），点击【确定】

      5. 重采样算法：投影转换需要将影像的像素重新排列，一次每种算法的效率不一样，一般选择【立方卷积采样】，以达到最好的效果。如下图：



     6. 指定变换参数：在不知道的情况下，可以不用填此处信息，如果√上，则如下图：



        此参数为【三参数】或者【七参数】，均为国家保密参数，需要到当地的测绘部门或者国土部门，以单位名义签保密协议进行购买，此参数各地都不一样，是严格保密的，请不要随便流通。

   

    第三步：点击【确定】，开始转换，如下图：



    第四步：完成后，打开你刚才选择的输出文件夹，里面就是转换后的卫星图像。

    第五步：如果你需要套合你手里已经有的矢量文件，请参看：【BIGEMAP无偏移影像叠加配准】

把dataframe转换为list

输入多维dataframe： 

 df = pd.DataFrame({'a':[1,3,5,7,4,5,6,4,7,8,9], 'b':[3,5,6,2,4,6,7,8,7,8,9]})

把a列的元素转换成list：

# 方法1
df['a'].values.tolist()

# 方法2
df['a'].tolist()

把a列中不重复的元素转换成list：

df['a'].drop_duplicates().values.tolist()

输入一维dataframe：

df = pd.DataFrame([3, 5, 6, 2, 4, 6, 7, 8, 7, 8, 9])

转换成list[list]：

df.values.tolist()

把series转换为list

Series.tolist()