带有时间戳的 pd.read_sql 格式问题

Question

我正在使用以下内容从数据库中提取数据，使用 cx_Oracle.connect 进行连接。当我尝试从数据库中提取的字段是数据类型 TIMESTAMP(6) 时，我遇到了问题。

检索到的值为 1625236451324000000 而不是 02-JUL-21 02.54.05.569000 PM

df_ora = pd.read_sql(sql_query_lpi, con=md_connection)
df_list=df_ora.values.tolist()
for columnname in df_list:
    run_info = dict()
    run_info['UPDATE_TS'] = columnname[0]

pandas 需要什么特殊格式来处理这个问题？

感谢您的任何帮助/建议。

Answer 1

在将其转换为日期时间时，您需要传入 unit 参数，

pd.to_datetime(your_col, unit='ns')

In [4]: pd.Timestamp(1625236451324000000, unit='ns')
Out[4]: Timestamp('2021-07-02 14:34:11.324000')

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import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col' : [1625236451324000000]})
df['date_col'] = pd.to_datetime(df['col'], unit='ns')

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print(df)
                   col                date_col
0  1625236451324000000 2021-07-02 14:34:11.324

编辑。

如果您需要保留格式，请使用.dt.srftime，注意这会将您的时间戳转换为字符串。

 df['date_col_sql'] = pd.to_datetime(df['col'], unit='ns')\
                        .dt.strftime('%d-%b-%y %I.%M.%S.%f')


                   col                date_col               date_col_sql
0  1625236451324000000 2021-07-02 14:34:11.324  02-Jul-21 02.34.11.324000