Python Pandas 脚本：将日期格式转换为UNIX时间戳并重复数据行

以下是一个 Python 脚本，使用 Pandas 库，将第 3 列的日期格式 '2023-06-11T04:20:56.007Z' 替换为 UNIX 时间戳，并将 qat-training-data-middle.csv 文件中的每行按该行第 4 列的数字数 N 打印 N 次，且时间戳递增。最后输出到 output.csv。

import pandas as pd
import time

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('qat-training-data-middle.csv')

# 将第 3 列的日期格式替换为 UNIX 时间戳
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).astype(int) // 10**9

# 创建输出 DataFrame
output_df = pd.DataFrame(columns=['date', 'text'])

# 遍历每行数据
for index, row in df.iterrows():
    text = str(row['text'])
    n = int(row['n'])
    
    # 按第 4 列的数字数 N 打印 N 次
    for i in range(n):
        # 生成递增的时间戳
        timestamp = row['date'] + i
        
        # 添加到输出 DataFrame
        output_df = output_df.append({'date': timestamp, 'text': text}, ignore_index=True)

# 输出到 output.csv
output_df.to_csv('output.csv', index=False)

请确保脚本文件与 qat-training-data-middle.csv 在同一目录下，并且已经安装了 Pandas 库。运行脚本后，将会生成一个名为 output.csv 的文件，其中包含按要求生成的数据。