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 = 1514737265 print(unixToTime(unixtime)) #python 自带time...
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...
df['UNIXTIME']=pd.DatetimeIndex(pd.to_datetime(pd['UNIXTIME'], unit='ms'))\ .tz_localize('UTC' )\ .tz_convert('America/New_York') tz_localize 表示时间戳应被视为关于“UTC”,然后 tz_convert 实际上将日期/时间移动到正确的时区(在本例中为“美国/纽约”)。 请注意,它已转换为 DatetimeIn...
unix 时间戳与pandas中的Timestamp互转 importtimedef unixToTime(unixtime):returnpd.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):returndt64.astype('datetime64[s]').astype('int') unixtime =1514737265print(unix...
要反转上述操作,即从Timestamp转换为‘unix’时代: In [65]: stamps = pd.date_range("2012-10-08 18:15:05", periods=4, freq="D")In [66]: stampsOut[66]: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'],dtype=...
pandas 支持将整数或浮点数纪元时间转换为Timestamp和DatetimeIndex。默认单位是纳秒,因为Timestamp对象在内部存储时是以纳秒为单位的。然而,纪元时间通常以另一个单位存储,可以指定。这些是从origin参数指定的起始点计算出来的。 代码语言:javascript 复制 In [59]: pd.to_datetime( ...: [1349720105, 1349806505, ...
Timestamp表示一个具体的日期和时间,而DatetimeIndex是一种索引类型,用于在Pandas中处理时间序列数据。 Pandas提供了多种方法来处理日期格式转换,以下是一些常用的方法: 字符串转日期:可以使用to_datetime函数将字符串转换为Timestamp类型的日期。例如,pd.to_datetime('2022-01-01')将字符串'2022-01-01'转换为Tim...
Convert unix timestamp to date pandas Code Example, convert unix timestamp to datetime python pandas ; 1. In [23]: df.head() ; 2. Out[23]: ; 3. date price ; 4. 0 1349720105 12.08 ; 5. 1 1349806505 12.35. Tags: convert timestamp to unix time pandasconvert date column in datafram...
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'], ...
依托NumPy 的 datetime64、timedelta64 等数据类型,pandas 可以处理各种时间序列数据,还能调用 scikits.timeseries 等 Python 支持库的时间序列功能。 Pandas 支持以下操作: 解析时间格式字符串、np.datetime64、datetime.datetime 等多种时间序列数据。 In [1]: import datetime ...