如何将时间戳字段拆分为年、月和日等？

Question

我有一个具有以下定义的时间戳字段：

时间间隔：时间间隔的开始表示为 从 1970 年 1 月 1 日的 Unix 纪元开始经过的毫秒数 在 UTC。加600000可以得到时间间隔的结束 毫秒（10 分钟）到这个值。类型：数字

我想将此字段拆分为年、月、月中的某天、周中的某天、周数。

看来我需要使用带公式的派生字段。但作为 SPSS 世界的新用户，我不清楚如何使用派生字段来执行此操作。

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

Answer 1

你想单独创建 5 个变量，对吗？

用于创建：

**1) 年份 - 使用派生节点并将新变量称为“年份”，语法为：“datetime_year(field)” -> 将以数字形式提取年份 (2012)

2) 月份 - 使用派生节点并将新变量称为“月份”，语法为：“datetime_month(field)”-> 将提取月份的数字（1 到 12）

3) 日期- 使用派生节点并将新变量称为“DayMonth”，语法为：“datetime_day(field)”-> 将提取月份中的日期（1 到 31）

4) 星期几 - 使用派生节点并将新变量称为“DayWeek”，语法为：“datetime_weekday(field)” -> 将以数字（1 到 7）提取工作日

5) 周数 - 使用派生节点并将新变量称为“WeekNumb”，语法为：“date_iso_week(field)”-> ISO 8601（这是我从未在您的列表中使用过的唯一函数）。* *

此外，您可以在派生节点选项卡中检查其他表达式，只需选择所有函数并进行一些测试。

IBM Ref

希望对你有所帮助。