如何转换数据框中的时间戳答案

【问题标题】：How to transform a timestamp in a data frame如何转换数据框中的时间戳
【发布时间】：2018-07-23 19:59:05
【问题描述】：

我有以下数据框

df1:
col1 col2 timestamp
0    4    1512712800000
1    6    1512712800000
2    4    1518510600000
3    8    1512712800000
4    9    1518510600000

我想像这样转换时间戳

datetime.fromtimestamp(int("1518485400000")/1000)

>>>>2018-02-13 02:30:00

并将其保存为数据框中的新列

所以它应该是这样的

df1:
col1 col2 timestamp       Date
0    4    1512712800000   2018-02-13 02:30:00
1    6    1512712800000   2018-02-13 04:30:00
2    4    1518510600000   2018-02-13 01:35:00
3    8    1512712800000   2018-02-13 08:30:00
4    9    1518510600000   2018-02-13 09:30:00

然后我试着用那种方式来做

df1['Date'] = (datetime.fromtimestamp(int(df1.timestamp)/1000))

但我得到一个编译错误。什么问题，我该如何解决？

谢谢！

【问题讨论】：

错误信息是什么？
回溯（最近一次调用最后）：文件“api1.py”，第 59 行，在 dfnew4['Date'] = (datetime.fromtimestamp(int(dfnew3.timestamp)/1000 )) 文件“/Users/Blueshift/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/series.py”，第 97 行，包装器“{0}”.format(str(converter))) TypeError : 无法将系列转换为

标签： python dataframe timestamp

【解决方案1】：

这对你有用吗？

df1["Date"] = [datetime.fromtimestamp(int(x)/1000) for x in df1["timestamp"]]

我用来重新创建您的示例的完整代码：

import pandas as pd
from datetime import datetime

df1 = pd.DataFrame({"col1":[0,1,2,3,4],
                   "col2":[4,6,4,8,9],
                   "timestamp":["1512712800000","1512712800000","1518510600000","1512712800000","1518510600000"]})
df1["Date"] = [datetime.fromtimestamp(int(x)/1000) for x in df1["timestamp"]]
print (df1)

输出是这样的：

   col1  col2      timestamp                Date
0     0     4  1512712800000 2017-12-08 07:00:00
1     1     6  1512712800000 2017-12-08 07:00:00
2     2     4  1518510600000 2018-02-13 09:30:00
3     3     8  1512712800000 2017-12-08 07:00:00
4     4     9  1518510600000 2018-02-13 09:30:00

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这样的：

import pandas as pd
import datetime

df = pd.DataFrame({'col': [1,2], 'timestamp': ['1512712800000','1512713800000']})

print df

#    col      timestamp
# 0    1  1512712800000
# 1    2  1512713800000


convDate = lambda x: datetime.datetime.fromtimestamp(int(x)/1000)

df['date'] = df['timestamp'].apply(convDate)

print df

#    col      timestamp                date
# 0    1  1512712800000 2017-12-08 06:00:00
# 1    2  1512713800000 2017-12-08 06:16:40

【讨论】：