在Pandas中将数字sas日期转换为datetime

Question

我使用 Pandas 0.18 和read_sas来加载sas7bdat数据集。

Pandas数据框中的日期显示为：

Out[56]: 
0    19411.0
1    19325.0
2    19325.0
3    19443.0
4    19778.0
Name: sas_date, dtype: float64

pd.to_datetime无法识别此格式。我该怎么办才能正确解析日期？

谢谢！

Answer 1

根据this link，

  

[A] SAS日期值是表示日期之间的天数的值     1960年1月1日和指定日期

因此，如果我们将数字转换为Pandas Timedeltas并将其添加到 1960-1-1我们可以恢复日期：

import numpy as np
import pandas as pd

ser = pd.Series([19411.0, 19325.0, 19325.0, 19443.0, 19778.0])
ser = pd.to_timedelta(ser, unit='D') + pd.Timestamp('1960-1-1')

产量

0   2013-02-22
1   2012-11-28
2   2012-11-28
3   2013-03-26
4   2014-02-24
dtype: datetime64[ns]