Question

在我的熊猫DataFrame中，我有一些日期值，这些值是使用datetime模块从时间戳转换为日期时间的。打印出DataFrame看起来不错，但是当我使用to_dict()将DataFrame转换为字典时，datetime值似乎是熊猫Timestamp类型的。

我的问题类似于this question，但是一开始我没有熊猫Timestamp对象，所以我想保留我创建的datetime。提议的解决方案对我也不起作用，因为输出仍然是熊猫Timestamp，但类型为object。

输入：

import pandas as pd
from datetime import datetime

list_in = [
    {"name": "a", "created": 1574947970000}, 
    {"name": "b", "created": 1581322065000}, 
    {"name": "c", "created": 1578929177000}
]

然后，我创建一个DataFrame并将每个时间戳转换为datetime格式。（必须除以1000，因为时间戳以毫秒为单位，并且应该是秒）

df = pd.DataFrame(list_in)
df["created"] = [datetime.fromtimestamp(x / 1000) for x in df["created"]]
print(df)

输出：

  name             created
0    a 2019-11-28 14:32:50
1    b 2020-02-10 09:07:45
2    c 2020-01-13 16:26:17
name               object
created    datetime64[ns]
dtype: object

此输出将正确的日期值显示为datetime对象。在我的项目中，我对DataFrame进行了其他操作，与该主题无关。但是最后，我想将DataFrame转换回这样的字典列表：

list_out = df.to_dict(orient="records")

最终输出：

[{'name': 'a', 'created': Timestamp('2019-11-28 14:32:50')}, 
{'name': 'b', 'created': Timestamp('2020-02-10 09:07:45')}, 
{'name': 'c', 'created': Timestamp('2020-01-13 16:26:17')}]

最终所需的输出：

[{'name': 'a', 'created': datetime.datetime(2019, 11, 28, 14, 32, 50)}, 
{'name': 'b', 'created': datetime.datetime(2020, 2, 10, 9, 7, 45)}, 
{'name': 'c', 'created': datetime.datetime(2020, 1, 13, 16, 26, 17)}]

所以我的问题实际上是，为什么to_dict()返回datetime值作为熊猫Timestamp对象？以及如何防止这种情况发生？

Answer 1

为什么可以找到here。

我不知道如何防止这种情况的发生，但是您可以将时间戳转换为向后的datetime64：

for rec in list_out:
    rec['created'] = rec['created'].to_datetime64()

熊猫to_dict（）将日期时间转换为时间戳

1 个答案: