熊猫：使用Unix纪元时间戳作为日期时间索引

Question

我的申请涉及处理以下形式的数据（包含在CSV中）：

Epoch (number of seconds since Jan 1, 1970), Value
1368431149,20.3
1368431150,21.4
..

目前我使用numpy loadtxt方法读取CSV（可以轻松使用Pandas的read_csv）。目前，对于我的系列，我正在转换时间戳字段，如下所示：

timestamp_date=[datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp_column[i]) for i in range(len(timestamp_column))]

我通过将timestamp_date设置为我的DataFrame的Datetime索引来实现此目的。我尝试在几个地方搜索，看看是否有更快（内置）的方式使用这些Unix纪元时间戳，但找不到任何。许多应用程序都使用这种时间戳术语。

1. 是否有处理此类时间戳格式的内置方法？
2. 如果没有，处理这些格式的推荐方法是什么？

Answer 1

将它们转换为datetime64[s]：

np.array([1368431149, 1368431150]).astype('datetime64[s]')
# array([2013-05-13 07:45:49, 2013-05-13 07:45:50], dtype=datetime64[s])

Answer 2

您还可以使用pandas to_datetime ：

mapPartitions

此方法需要Pandas 0.18或更高版本。

Answer 3

你也可以像这样使用Pandas DatetimeIndex

pd.DatetimeIndex(df['timestamp']*10**9)

*10**9将其置于预期此类时间戳的格式中。

这很不错，因为它允许您在系列中使用.date()或.tz_localize()等功能。