熊猫将整数转换为日期答案

【问题标题】：Pandas convert integer into date熊猫将整数转换为日期
【发布时间】：2017-03-05 21:18:29
【问题描述】：

所以我有一个名为“df”的 DataFrame 对象，我试图将“时间戳”转换为实际可读的日期。

     timestamp
0   1465893683657       
1   1457783741932   
2   1459730006393   
3   1459744745346   
4   1459744756375

我试过了

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'],unit='s')

但这给了

     timestamp
0   1970-01-01 00:24:25.893683657   
1   1970-01-01 00:24:17.783741932   
2   1970-01-01 00:24:19.730006393   
3   1970-01-01 00:24:19.744745346   
4   1970-01-01 00:24:19.744756375

这显然是错误的，因为我知道日期应该是今年或去年。

我做错了什么？

【问题讨论】：

标签： date pandas

【解决方案1】：

您可以减少有效数字或更好地使用@jezrael 的单位（'ms'）。

In [133]: pd.to_datetime(df.timestamp // 10**3, unit='s')
Out[133]:
0   2016-06-14 08:41:23
1   2016-03-12 11:55:41
2   2016-04-04 00:33:26
3   2016-04-04 04:39:05
4   2016-04-04 04:39:16
Name: timestamp, dtype: datetime64[ns]

【讨论】：

【解决方案2】：

单元ms的解决方案：

print (pd.to_datetime(df.timestamp, unit='ms'))
0   2016-06-14 08:41:23.657
1   2016-03-12 11:55:41.932
2   2016-04-04 00:33:26.393
3   2016-04-04 04:39:05.346
4   2016-04-04 04:39:16.375
Name: timestamp, dtype: datetime64[ns]

【讨论】：

这两个答案都不适合我。我得到和以前一样的结果。更多信息： type(df['timestamp']) --> 给出 --> pandas.core.series.Series
可能有一些不良数据 - 使用 (pd.to_datetime(df.timestamp, unit='ms', errors='coerce')) 将它们转换为 NaN。您也可以通过print df[pd.to_datetime(df.timestamp, unit='ms', errors='coerce').isnull()] 检查此行
如果我做 df.timestamp = df.timestamp.to_datetime() 我得到错误 AttributeError: 'Series' object has no attribute 'to_datetime'
df[pd.to_datetime(df.timestamp, unit='ms', errors='coerce').isnull()] 返回一个空数据框
print (pd.to_datetime(df.timestamp, unit='ms', errors='coerce')) 也给出了错误的答案，就像以前一样