我正在尝试将十进制数转换为datatime。dateframe示例如下：

timestep_time  vehicle_angle  vehicle_id  vehicle_pos  vehicle_speed  vehicle_x  vehicle_y  Cluster
0             0.00         113.79           0         5.10           0.00     295.36     438.47        1
1             1.00         113.79           0         6.73           1.63     296.85     437.82        1
2             1.01         203.94           1         5.10           0.00     278.32     434.32        9
3             2.00         113.79           0        10.00           3.27     299.84     436.50        1
4             2.01         203.94           1         6.50           1.40     277.75     433.04        9
5             2.02          23.94           2         5.10           0.00     255.88     375.91        1

我并不特别关心时间的实际单位，我只是需要它作为一个datetime对象。所以，我尝试了：

posBirch["timestep_time"] = pd.to_datetime(posBirch["timestep_time"], format='%M.%S')

and

posBirch["timestep_time"] = pd.to_datetime(posBirch["timestep_time"], format='%S.%f')

# Error:

ValueError: time data '0' does not match format '%M.%S' (match)

posBirch["timestep_time"] = pd.to_datetime(posBirch["timestep_time"], format='%S')

# Yields no error but drops decimal which I need to keep timesteps unique which I will later use for indexing i.e.:

1   1900-01-01 00:00:01         113.79           0         6.73           1.63     296.85     437.82        1
2   1900-01-01 00:00:01         203.94           1         5.10           0.00     278.32     434.32        9

posBirch["timestep_time"] = pd.to_datetime(posBirch["timestep_time"], format='%-S')

# Error:

ValueError: '-' is a bad directive in format '%-S'

我怎样才能把这个十进制数转换成一个唯一的日期时间值呢？单位并不重要，因为这是一个伪时间步长，但我想最好是秒。