如何使用Data Refinery将时间戳字段分为年，月，日等？

Question

我有一个带有以下定义的时间戳字段：

  

时间间隔：时间间隔的开始，表示从1970年1月1日UTC的Unix Epoch经过的毫秒数。时间间隔的结束可以通过将该值加上600000毫秒（10分钟）来获得。 TYPE：数字

炼油厂是否有办法为年，月，日，星期几等创建单独的列？

大熊猫的等效项是：

df['Datetime'] = pd.to_datetime(df['Time interval'].astype(int))

df['Year'] = df['Datetime'].dt.year
df['Month'] = df['Datetime'].dt.month
df['Day'] = df['Datetime'].dt.day
df['DayOfWeek'] = df['Datetime'].dt.dayofweek

Answer 1

Data Refinery目前无法实现。我用笔记本和熊猫来进行数据处理。