pandasでunixtimeへの変換

Question

やりたいこと

以下のようなpandasのdfの、date列をunixtimeに全て変換したいと思っています。
逆の変換はto_datatimeでできたのですが、unixtimeへの変換が上手くできませんでした。

date	...
2018-11-27 00:00:05
2018-11-27 00:00:10
2018-11-27 00:00:15
2018-11-27 00:00:20
2018-11-27 00:00:25
2018-11-27 00:00:30

変換後

unixtime	...
1543244405
1543244410
1543244415
1543244420
1543244425
1543244430

簡単なことだとは思いますが、ご教授お願いいたします。

Answer 1

質問に記載されている結果を見る限り、変換前の日時は日本標準時で記述されているようですので、tz_localize('Asia/Tokyo')にてTimeZoneをJTSに設定したうえで UnixTimeに変換する必要があるかもしれません。
UnixTimeへの変換は単純に型をastype()にて int64型にする変換すると nS単位のTimeが得られますので、10**9 で割って単位を Sに変換するだけです

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'date':['2018-11-27 00:00:05',
                           '2018-11-27 00:00:10',
                           '2018-11-27 00:00:15',
                           '2018-11-27 00:00:20',
                           '2018-11-27 00:00:25',
                           '2018-11-27 00:00:30']})

df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.tz_localize('Asia/Tokyo')
df['date'] = df['date'].astype('int64') // 10**9
print(df)
#         date
#0  1543244405
#1  1543244410
#2  1543244415
#3  1543244420
#4  1543244425
#5  1543244430

Answer 2

以下のような感じでしょうか。
参考：Convert pandas DateTimeIndex to Unix Time?

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'date':['2018-11-27 00:00:05','2018-11-27 00:00:10','2018-11-27 00:00:15']})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
print(df)
df['date'] = df['date'].view('int64') // 10**9
print(df)
"""
         date
0  1543276805
1  1543276810
2  1543276815
"""