如何将一列时间戳转换为日期时间？ [复制]答案

【问题标题】：How to convert a column of timestamps to datetime? [duplicate]如何将一列时间戳转换为日期时间？ [复制]
【发布时间】：2019-09-06 23:43:47
【问题描述】：

我有一个数据框，其中有一列日期表示为时间戳（如[1554334020000, 1554334200000, 1554334380000, 1554334560000, 1554334740000]）。如何将其转换为日期时间？

我知道你可以做一个单一的值

datetime(1970, 1, 1) + timedelta(milliseconds=int(data['Date'].values[0]))

但如何将其应用于整个列？

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime timestamp

【解决方案1】：

如果您（已经）有一个系列，您只需要一个astype 电话：

pd.Series(ts).astype('datetime64[ms]')

0   2019-04-03 23:27:00
1   2019-04-03 23:30:00
2   2019-04-03 23:33:00
3   2019-04-03 23:36:00
4   2019-04-03 23:39:00
dtype: datetime64[ns]

如果这会导致您遇到错误（由于无效值），请使用 to_datetime 和 errors='coerce'。

pd.to_datetime(ts, unit='ms', errors='coerce')

DatetimeIndex(['2019-04-03 23:27:00', '2019-04-03 23:30:00',
               '2019-04-03 23:33:00', '2019-04-03 23:36:00',
               '2019-04-03 23:39:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

返回DatetimeIndex。您可以在结果上调用to_series 或直接分配给列。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用pandas.to_datetime 传递参数unit='ms'

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

示例

df = pd.DataFrame({'timestamp': [1554334020000, 1554334200000, 1554334380000,
                                 1554334560000, 1554334740000]})
print(df)

[出]

       timestamp
0  1554334020000
1  1554334200000
2  1554334380000
3  1554334560000
4  1554334740000

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

[出]

            timestamp
0 2019-04-03 23:27:00
1 2019-04-03 23:30:00
2 2019-04-03 23:33:00
3 2019-04-03 23:36:00
4 2019-04-03 23:39:00

【讨论】：