def unixToTime(unixtime): return pd.to_datetime(unixtime,unit='s',utc=True).tz_convert('Asia/Shanghai') #utc时间比上海时间少8小时,做时区转换 def timeToUnix(dt64): return dt64.astype('datetime64[s]').astype('int') unixtime
请注意,它已转换为DatetimeIndex因为tz_方法仅适用于系列的索引。由于 Pandas 0.15 可以使用.dt: df['UNIXTIME']=pd.to_datetime(df['UNIXTIME'], unit='ms')\ .dt.tz_localize('UTC' )\ .dt.tz_convert('America/New_York')
对序列进行转换(此时,dfs['time']是unix时间戳格式) pd.to_datetime(dfs['time'], unit='s', utc=True).dt.tz_convert('Asia/Shanghai') #.dt方法 对单个值进行转换 pd.Timestamp(1656919330, unit='s', tz='Asia/Shanghai') #无.dt方法 时间格式转unix时间戳(将时区转为一样的) 对序列进行转换...
Timestamp('2021/1/5') day.day_name() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 'Tuesday' 上面的程序是显示特定日期的名称。第一步是导入 panda 的并使用 Timestamp 和 day_name 函数。"Timestamp"功能用于输入日期,"day_name"功能用于显示指定日期的名称。 2、执行算术计算 代码语言:...
要使用pytz本地化模糊日期时间,请使用Timestamp.tz_localize()。一般来说,如果需要直接控制处理模糊日期时间的方式,我们建议在本地化模糊日期时间时依赖于Timestamp.tz_localize()。 代码语言:javascript 代码运行次数:0
In [68]: pd.to_datetime([1, 2, 3], unit="D", origin=pd.Timestamp("1960-01-01")) Out[68]: DatetimeIndex(['1960-01-02', '1960-01-03', '1960-01-04'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) 默认设置为origin='unix',默认为1970-01-01 00:00:00。通常称为“unix 时代”或 PO...
反转上述操作,把Timestamp转换为unix纪元: In [64]: stamps = pd.date_range('2012-10-08 18:15:05', periods=4, freq='D') In [65]: stamps Out[65]: DatetimeIndex(['2012-10-08 18:15:05', '2012-10-09 18:15:05', '2012-10-10 18:15:05', '2012-10-11 18:15:05'], ...
了解unix/epoch时间的基础知识 了解时间序列数据分析的常见陷阱 接下来我们一起步入正题。如果想要处理已有的实际数据,你可能考虑从使用panda read_csv将文件读入数据框开始,然而在这里,我们将直接从处理生成的数据开始。 首先导入我们将会使用到的库,然后用它们创建日期范围 ...
反转上述操作,把 Timestamp 转换为 unix 纪元: In [64]: stamps = pd.date_range('2012-10-08 18:15:05', periods=4, freq='D') In [65]: stamps Out[65]: DatetimeIndex(['2012-10-08 18:15:05', '2012-10-09 18:15:05', '2012-10-10 18:15:05', '2012-10-11 18:15:05'], ...
df2 = pd.DataFrame(timestamp_date_rng_2, columns=['date']) df2 回到最初的数据框架,让我们通过解析时间戳索引来查看数据: 假设只想查看本月2号的数据,可以使用如下索引。 df[df.index.day==2] 顶部如图所示: 也可以通过数据框索引直接调用想查看的日期: ...