大熊猫中的日期时间默认为 1970答案

【问题标题】：Datetime defaulting to 1970 in pandas大熊猫中的日期时间默认为 1970
【发布时间】：2019-01-06 07:41:35
【问题描述】：

我在以正确格式转换日期时遇到问题。

我有一个如下所示的列：20130525，存储为int64。

我正在尝试将其设置为日期，但遇到了问题。

我写了一个看起来像这样的函数：

def reformat_dates(df):
    df['column'] = pd.to_datetime(df['column'], format = "%Y-%m-%d")

    return df

但是当我执行这个函数时，我会得到这样的一列：

1970-01-01 00:00:00.020130525

我的函数是否有问题导致它以这种方式默认？我希望格式为

2013-05-25

【问题讨论】：

df['column'] = pd.to_datetime(df['column'], format = "%Y%m%d") 工作怎么样？
你可以在浮点数中添加示例数据吗？
数据实际上是 int64

标签： python pandas date datetime datetime-format

【解决方案1】：

这有用吗？

df['column'] = pd.to_datetime(df['column'], format = "%Y%m%d").dt.strftime('%Y-%m-%d')

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为您要转换的列是 UNIX 时间戳格式。

你应该使用unit='s'。

def reformat_dates(df):
    df['column'] = pd.to_datetime(df['column'], unit='s')
    return df

【讨论】：

这正是我的问题。谢谢！我注意到我可以通过其中一个在线转换器转换我的时间戳，但一直在使用 Pandas 获得 1970 年代的日期。我假设所有 unix 时间戳都采用相同的格式。学到了新东西！

【解决方案3】：

import datetime
import numpy as np
df['creationDate']  =(df['creationDate']).astype(np.int64) // 10**3
 
df['pubDate'] =   (df['pubDate']).astype(np.int64) // 10**3

这与将 Datetime 默认转换为 1970 的 pandas 问题有关，以下代码行对我有用

result1['pub']=pd.to_datetime(result1['pubDate'], unit='s')

【讨论】：

嗨@Shaina Raza 请清楚地说明上下文和问题是什么，到目前为止您尝试了什么以及它是如何失败的。请仔细阅读并相应地改进您的问题，以增加获得好答案的机会：stackoverflow.com/help/how-to-ask
嗨@Mig82：这不是一个问题，而是一个答案。
@ShainaRaza：您能否添加一些简短描述您的代码的作用？当然，你除以 1000，但为什么呢？
是的，你是对的@jottbe，我的错。我从审核队列中发表了评论，显然有点困惑。对此感到抱歉。
删除// 10**3时为我工作