Question

我在pandas数据框中有一个int64对象，它应该代表一个日期。

>>> df.dtypes
CreatedDate              int64

显然，我想将其转换为日期时间，所以我做了以下

df["CreatedDate2"] = pd.to_datetime(pd.Series(df["CreatedDate"]))

>>> df[["CreatedDate","CreatedDate2"]].head()
     CreatedDate               CreatedDate2
0  1466461661000 1970-01-01 00:24:26.461661
1  1464210703000 1970-01-01 00:24:24.210703
2  1423576093000 1970-01-01 00:23:43.576093
3  1423611903000 1970-01-01 00:23:43.611903
4  1423617600000 1970-01-01 00:23:43.617600
>>>

然而，这是生产在20世纪70年代的日期，这不应该是真的。谁能告诉我如何在pandas数据框中将int64转换为datetime。我认为这是正确的方式。

Answer 1

使用to_datetime中的参数unit来转换unix纪元时间：

df["CreatedDate2"] = pd.to_datetime(df["CreatedDate"], unit='ms')
print (df)

     CreatedDate        CreatedDate2
0  1466461661000 2016-06-20 22:27:41
1  1464210703000 2016-05-25 21:11:43
2  1423576093000 2015-02-10 13:48:13
3  1423611903000 2015-02-10 23:45:03
4  1423617600000 2015-02-11 01:20:00

Answer 2

你需要传递unit='ms'，因为它是自Unix Epoch以来的毫秒：

In[51]:
df['CreatedDate2'] = pd.to_datetime(df['CreatedDate'], unit='ms')
df

Out[51]: 
     CreatedDate        CreatedDate2
0  1466461661000 2016-06-20 22:27:41
1  1464210703000 2016-05-25 21:11:43
2  1423576093000 2015-02-10 13:48:13
3  1423611903000 2015-02-10 23:45:03
4  1423617600000 2015-02-11 01:20:00

默认情况下，unit参数为'ns'，因为它假设datetime64[ns]值，如果传递的值为int64 dtype

，则自unix时期起为纳秒

将日期从int64转换为datetime

2 个答案: