当列名未知时，将 pandas 的 int 列转换为时间戳数据类型答案

【问题标题】：Convert a pandas column of int to timestamp datatype when column name is not known当列名未知时，将 pandas 的 int 列转换为时间戳数据类型
【发布时间】：2023-01-13 16:04:21
【问题描述】：

嗨，我的用例是我有日期时间字段的动态名称，日期类似于 unix timestamp。所以每次都可能有不同的列名并且可以有多个日期归档。那我该怎么做呢？现在，如果我对列名进行硬编码，这对我有用

df['date'] = pandas.to_datetime(df['date'], unit='s')

但不确定如何使用 pandas 为动态名称和多个字段制作这个

【问题讨论】：

您好，您可以使用列索引，例如 df.iloc[:, indx] 吗？
列名是否有模式？
@Corralien 不总是随机的和未知的
@MohamedAliJAMAOUI 没明白你能举个例子吗？
但是值总是像1673458455这样的数字？

标签： python pandas

【解决方案1】：

正如我的评论所建议的那样，您可以尝试将所有列转换为 DatetimeIndex，然后只保留一个转换成功的列？

# Inspired from @mozway, https://stackoverflow.com/a/75106101/15239951
def find_datetime_col(df):
    mask = df.astype(str).apply(pd.to_datetime, errors='coerce').notna()
    return mask.mean().idxmax()

col = find_datetime_col(df)
print(col)

# Output
Heading 1

输入数据帧：

>>> df
   Heading 1  Heading 2  Heading 3  Heading 4
0 2023-01-01         34         12         34
1 2023-01-02         42         99         42
2 2023-01-03         42         99         42
3 2023-01-04         42         99         42

【讨论】：