在 Pandas 中将 Unix 纪元时间转换为日期时间答案

【问题标题】：Convert Unix epoch time to datetime in Pandas在 Pandas 中将 Unix 纪元时间转换为日期时间
【发布时间】：2018-10-01 14:52:32
【问题描述】：

我一直在寻找解决问题的方法。

我使用下面的代码从我想要的列中获取数据

import pandas as pd
df = pd.read_excel("Live_data_test.xlsx","Sheet1")

number_of_entries = len(df.loc[:, 'Time'])
number_of_entries_last_3 = number_of_entries - 3
unix_x1 = df.loc[number_of_entries_last_:number_of_entries, 'Time']
print(unix_x1)

我得到了输出

10    1.513753e+09
11    1.513753e+09
12    1.513753e+09
Name: Time, dtype: float64

我想将此时间转换为可读时间，以便将其输入到 matplotlib 图形的 x 轴中。

real_x1 = datetime.datetime.strptime(str(unix_x1), '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

我得到了错误

ValueError: time data '10    1.513753e+09\n11    1.513753e+09\n12    1.513753e+09\nName: Time, dtype: float64' does not match format '%Y-%m-%d %H:%M:%S'

如何让这个 unix 时间输出为用户可读的格式？

我对代码有点陌生，所以如果你回答，如果可以的话，你能解释一下原因吗？

【问题讨论】：

标签： python excel pandas matplotlib

【解决方案1】：

Pandas 可以读取 unix 纪元时间，使用单位参数

pd.to_datetime('1.513753e+09', unit = 's')

Timestamp('2017-12-20 06:56:40')

您可以使用

传递您的列

pd.to_datetime(df[<your_datetime_column>], unit = 's')

【讨论】：

严重低估的答案。应该有绿色检查

【解决方案2】：

您的问题与将您读取的值（看起来像 Unix 纪元之后的几秒钟，即 1970 年 1 月 1 日）转换为 datetime 对象有关。您遇到的错误是因为您的时间只是一个浮点数，但这不是您尝试处理它们的方式。

假设这些是 Unix 纪元之后的秒数，您需要使用 timedelta 从定义为 Unix 纪元的起点创建日期时间：

from datetime import datetime, timedelta
start = datetime(1970, 1, 1)  # Unix epoch start time
df['datetime'] = df.Time.apply(lambda x: start + timedelta(seconds=x))

最后一行在您的数据框中创建一个名为 'datetime' 的新列，并通过将 'Time' 列读取为 x 并计算 Unix 纪元后的时间 x 秒来填充它。

注意：如果您想将这些datetime 对象转换为您指定的时间字符串，我们可以通过使用strftime() 创建一个新列来实现：

df['string_time'] = df.datetime.apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以试试 df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'], format='%Y%m%d.0')

【讨论】：

注意增强您的答案，添加这样做的原因，也许还有一些文档以获得更好的答案