data={'timestamp':[1609459200,1610131200,1610726400]}df=pd.DataFrame(data)print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 输出结果为: timestamp 0 1609459200 1 1610131200 2 1610726400 1. 2. 3. 4. 接下来,我们将使用pandas的to_datetime函数将Timestamp类型数据转换为日期。代码如下: df['date']=pd.to_datetime(df...
importpandasaspd# 创建示例DataFramedata={'timestamp':[1617181720,1617181820,1617181920],}df=pd.DataFrame(data)# 显示原始DataFrameprint("原始DataFrame:")print(df)# 转换时间戳为Datetime对象df['datetime']=pd.to_datetime(df['timestamp'],unit='s')# 显示转换后的DataFrameprint("\n转换后的DataFrame:"...
首先,你需要安装并导入pandas库。如果还没有安装pandas,可以通过pip安装命令pip install pandas来安装。导入pandas之后,就可以使用to_datetime方法将时间戳转换为日期格式。这个方法接受单个值、时间戳列表或者pandas的Series对象,并将其转换为pandas的DatetimeIndex对象。 import pandas as pd 示例数据 timestamps = [16094...
2. 时间格式化 df['time']# dtype: datetime64df['time'][0]# pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestampdf['time'].dt.strftime('%F %T')# '2023-03-04 10:00:00' 3. 字符串-->时间 df['time']# dtype: objectdf['time'][0]# strpd.to_datetime(df['time'][0],format='%Y-%m-%d ...
date_time = pd.to_datetime(timestamp, unit='s') print("日期时间:", date_time) 3.2 批量转换 pandas还可以方便地处理批量时间戳的转换。 timestamps = [1625097600, 1625184000, 1625270400] date_times = pd.to_datetime(timestamps, unit='s') ...
Pandas 中默认的时间/日期类型是由pd.Timestamp()函数转换的来的,该函数能够表示的时间范围是1678-01-01 00:00:00——2262-04-11 23:47:16,因此不在此时段内的时间数据都会被视作异常值。而 Python 中的标准库datetime下的datetime.datetime()函数也可以进行时间/日期转换,支持的时间范围是0001-01-01 00:00...
import pandas as pd # 日期加减 date_plus_10_days = pd.Timestamp('2024-01-01') + pd.Timedelta(days=10) print("Date plus 10 days:", date_plus_10_days) # 时间差 time_difference = pd.Timestamp('2024-01-11') - pd.Timestamp('2024-01-01') print("Time difference:", time_differen...
date = datetime.fromtimestamp(timestamp) print(date) ``` 上述代码中,我们使用datetime库的`fromtimestamp()`函数将给定的浮点数时间戳转换为日期格式。通过打印输出变量`date`,我们可以看到转换后的易读日期。 方法二:使用pandas库 如果在数据分析中频繁进行日期转换,pandas库提供了更为便捷的操作方式。
python pandas Timestamp 转为 datetime 类型 In [11]: ts = pd.Timestamp('2014-01-23 00:00:00', tz=None) In [12]: ts.to_pydatetime() Out[12]: datetime.datetime(2014,1,23,0,0) It's also available on a DatetimeIndex: In [13]: rng = pd.date_range('1/10/2011', periods=3...