Pandas合并错误：timedate转换为unix

Question

我有2个数据框，组织如下：

eth_price.head(n=5)

Out[12]: 
                 time  eth_price
0 2017-08-28 16:19:00    344.021
2 2017-08-28 16:24:00    343.833
3 2017-08-28 16:29:00    343.643
4 2017-08-28 16:34:00    343.632
5 2017-08-28 16:39:00    343.456
btc_price.head(n=5)

Out[13]: 
                  time   btc_price
0  2017-08-27 22:50:00  4,389.6113
1  2017-08-27 22:51:00  4,389.0850
2  2017-08-27 22:52:00  4,388.8625
3  2017-08-27 22:53:00  4,389.7888
4  2017-08-27 22:56:00  4,389.9138

我正在尝试使用以下代码在time上合并它们：

all_data = pd.merge(btc_price, eth_price, on = 'time', how = 'outer')

一个数据帧是6195行，另一个是908.理论上，all_data应该返回6195行，包含3列（time，btc_price，eth_price）。

出于某种原因，最初与eth_price时间戳匹配的btc_price时间戳正在合并数据框中转换为unix，如下所示：

time                btc_price      eth_price
1504304640000000000     NA           386.541
1504304940000000000     NA           386.48
1504305240000000000     NA           386.67199999999997
1504305540000000000     NA           386.37199999999996
1504305840000000000     NA           386.606

为什么会发生这种情况，我该如何解决？

编辑：即使我使用eth_price[0] = pd.to_datetime(eth_price[0], unit = 's')

明确定义eth_price数据的时间戳，此问题仍然存在

Answer 1

好吧，我无法修复eth_price的转换为unix时间戳，我也无法弄清楚它为什么会在第一时间发生。

所以，我的解决方案是使用df.join，如下所示：

all_data1 = btc_price.join(eth_price)

当我运行这行代码时，eth_price['time']列保持原始格式。