판다 데이터 프레임에서 유닉스 시간을 읽기 가능한 날짜로 변환

판다 데이터 프레임에서 유닉스 시간을 읽기 가능한 날짜로 변환

저는 유닉스 시간과 가격이 포함된 데이터 프레임을 가지고 있습니다.색인 열을 사람이 읽을 수 있는 날짜로 표시하도록 변환하고 싶습니다.

그래서 예를 들어 저는date~하듯이1349633705인덱스 열에 다음과 같이 표시하고 싶습니다.10/07/2012(또는 적어도)10/07/2012 18:15).

어떤 맥락에서 제가 작업하고 있는 코드와 제가 이미 시도한 것은 다음과 같습니다.

import json
import urllib2
from datetime import datetime
response = urllib2.urlopen('http://blockchain.info/charts/market-price?&format=json')
data = json.load(response)   
df = DataFrame(data['values'])
df.columns = ["date","price"]
#convert dates 
df.date = df.date.apply(lambda d: datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d"))
df.index = df.date   

보다시피 제가 사용하는df.date = df.date.apply(lambda d: datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d"))문자열이 아닌 정수로 작업하기 때문에 작동하지 않습니다.제 생각에 저는 사용해야 할 것 같습니다.datetime.date.fromtimestamp하지만 이걸 어떻게 전체적으로 적용해야 할지 잘 모르겠어요.df.date.

감사해요.

이것들은 epoch 이후의 초로 보입니다.

In [20]: df = DataFrame(data['values'])

In [21]: df.columns = ["date","price"]

In [22]: df
Out[22]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 358 entries, 0 to 357
Data columns (total 2 columns):
date     358  non-null values
price    358  non-null values
dtypes: float64(1), int64(1)

In [23]: df.head()
Out[23]: 
         date  price
0  1349720105  12.08
1  1349806505  12.35
2  1349892905  12.15
3  1349979305  12.19
4  1350065705  12.15
In [25]: df['date'] = pd.to_datetime(df['date'],unit='s')

In [26]: df.head()
Out[26]: 
                 date  price
0 2012-10-08 18:15:05  12.08
1 2012-10-09 18:15:05  12.35
2 2012-10-10 18:15:05  12.15
3 2012-10-11 18:15:05  12.19
4 2012-10-12 18:15:05  12.15

In [27]: df.dtypes
Out[27]: 
date     datetime64[ns]
price           float64
dtype: object

사용을 시도하는 경우:

df[DATE_FIELD]=(pd.to_datetime(df[DATE_FIELD],***unit='s'***))

오류를 수신합니다.

"tslib.tslib."OutOfBoundsDatetime: 단위가 's'인 입력을 변환할 수 없습니다."

이것은 다음을 의미합니다.DATE_FIELD초 단위로 지정되지 않았습니다.

제 경우엔, 몇 밀리초였습니다.EPOCH time.

변환은 다음을 사용하여 수행되었습니다.

df[DATE_FIELD]=(pd.to_datetime(df[DATE_FIELD],unit='ms')) 

우리가 수입했다고 가정할 때pandas as pd그리고.df우리의 데이터 프레임입니다.

pd.to_datetime(df['date'], unit='s')

저한테는 효과가 있어요.

Pandas Documentation은 이 형식과 다른 형식 예제를 제공하며 위의 이전 답변에는 포함되지 않았습니다.링크: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.to_datetime.html

코드

pd.to_datetime(1490195805, unit='s')

타임스탬프('2017-03-22 15:16:45')

pd.to_datetime(1490195805433502912, unit='ns')

타임스탬프('2017-03-22 15:16:45.433502912')

또는 위 코드의 행을 변경하여 다음을 수행합니다.

# df.date = df.date.apply(lambda d: datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d"))
df.date = df.date.apply(lambda d: datetime.datetime.fromtimestamp(int(d)).strftime('%Y-%m-%d'))

그것은 또한 효과가 있어야 합니다.

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/19231871/convert-unix-time-to-readable-date-in-pandas-dataframe