如何使用 Data Refinery 将时间戳字段拆分为年、月、日等？答案

【问题标题】：How to split a timestamp field into Year, Month, Day, etc with Data Refinery?如何使用 Data Refinery 将时间戳字段拆分为年、月、日等？
【发布时间】：2018-07-11 23:30:34
【问题描述】：

我有一个具有此定义的时间戳字段：

时间间隔：时间间隔的开始，表示为从 1970 年 1 月 1 日 UTC 的 Unix 纪元经过的毫秒数。可以通过将此值加上 600000 毫秒（10 分钟）来获得时间间隔的结束。类型：数字

炼油厂有没有办法为年、月、日、星期几等创建单独的列？

pandas 中的等价物是：

df['Datetime'] = pd.to_datetime(df['Time interval'].astype(int))

df['Year'] = df['Datetime'].dt.year
df['Month'] = df['Datetime'].dt.month
df['Day'] = df['Datetime'].dt.day
df['DayOfWeek'] = df['Datetime'].dt.dayofweek

【问题讨论】：

标签： ibm-cloud watson-studio

【解决方案1】：

Data Refinery 目前无法做到这一点。我使用笔记本和 Pandas 进行数据处理。

【讨论】：