币安数据；将时间戳转换为日期

Question

我正在尝试将列纳秒转换为日期格式。我想，正如我之前读到的那样，来自 Binance 的时间戳以毫秒为单位，但它似乎以 ns 为单位，如果它对其他人有帮助的话：

0      1.595948e+12
1      1.595952e+12
2      1.595956e+12
3      1.595959e+12
4      1.595963e+12
    
495    1.597730e+12
496    1.597734e+12
497    1.597738e+12
498    1.597741e+12
499    1.597745e+12
Name: time, Length: 500, dtype: float64

所以我需要乘以超过 1.000.000 才能获得正确的日期，应用“pd.to_datetime(df['time'])” 我这样做了，我打印了 dataFrame，我得到了它，但是代码停止并出现两个不同的错误取决于我如何执行 mult：

选择 A '''

将值从字符串转换为浮点数和毫秒到日期

    for col in col_names:
        df[col] = df[col].astype(float)
        df['time'] = df['time'].apply(lambda x: x*1000000)#<<this one
        df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
        #print (df['time'])

''' 我收到此错误：

df['time'] = df['time'].apply(lambda x: x*1000000)
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'Timestamp' and 'int'

选项 B

'''

将值从字符串转换为浮点数和毫秒到日期

    for col in col_names:
        df[col] = df[col].astype(float)
        df['time'] = df['time']*1000000 #<<<<<<<<<<<this one
        df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
        #print (df['time'])

'''

但它引发了以下错误：

raise TypeError(f"cannot perform {name} with this index type: {typ}") TypeError: cannot perform mul with this index type: DatetimeArray

在这两种情况下，rpint(df) 似乎都是正确的：

495   2020-08-17 15:00:00
496   2020-08-17 16:00:00
497   2020-08-17 17:00:00
498   2020-08-17 18:00:00
499   2020-08-17 19:00:00
Name: time, Length: 500, dtype: datetime64[ns]
Traceback (most recent call last):

我将不胜感激。

下面的整个代码，我用“#this”标记了这两行，如果注释代码运行正常，但日期在 70 年，但未注释或者它们会引发正确的日期，但代码会在错误中停止（抱歉，如果这不是暴露周围事物的正确方式）：

'''

import pandas as pd
import requests
import json

class TradingModel:
    def __init__(self, symbol):
        self.symbol = symbol
        self.df = self.getData()

    def getData(self):

        # define URL
        base = 'https://api.binance.com'
        endpoint = '/api/v1/klines'
        params = '?&symbol='+self.symbol+'&interval=1h'

        url = base + endpoint + params

        # download data
        data = requests.get(url)
        dictionary = json.loads(data.text)

        # put in dataframe and clean-up
        df = pd.DataFrame.from_dict(dictionary)
        df = df.drop(range(6, 12), axis=1)

        # rename columns
        col_names = ['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
        df.columns = col_names

        # transform values from strings to floats and millis to date
        for col in col_names:
            df[col] = df[col].astype(float)
            #df['time'] = df['time'].apply(lambda x: x*1000000) #this 
            df['time'] = df['time']*1000000 #this
            df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
            print (df['time'])
def Main():
    symbol = "LINKUSDT"
    model = TradingModel(symbol)
    model.getData()
   
    
if __name__ == '__main__':
    Main()

'''

Answer 1

您的主要问题是您尝试了无意义的操作。您的打印输出清楚地显示该列包含日期。 03:00 17 Aug 2020 乘以一百万到底是什么？这就是您收到错误的原因：日历日期与添加和减去 timedelta 值兼容，但乘以 int 没有意义。

请注意，您的数据框已经很乐意将其解释为datetime；但是，您摄取了数据，以纳秒为单位转换 timestamp 与目标类型 datetime 以毫秒为单位的精度非常兼容。无需进一步转换。