我有一列包含一系列時間戳的列。最初我認為它們在 Unix 時間戳系統中，所以我使用以下代碼將它們轉換為日期時間。big_frame['date'] = pd.to_datetime(big_frame['filename'],unit='s')但是，它給了我奇怪的結果，所以我進行了更多研究，發現時間戳基本上使用的是 .net 紀元，即 01/01/0001 午夜。所以文件名是從那個紀元開始的秒數。如何將數據框中的列轉換為正確的日期時間？例如，如果我有這個63730342900 結果應該是14/07/2020 17:01:40編輯：https://www.epochconverter.com/seconds-days-since-y0這是我能找到的唯一可以正確轉換上述時間戳的網站下面是我要轉換的列0 637290451451 637290451452 637290451463 637290451464 637290451465 637290451476 637290451477 63729045147
2 回答
慕的地8271018
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01/01/0001似乎超出了 datetime/timedelta 類型的范圍。我們可以像這樣做一些 hack：
ref_date = pd.to_datetime('14/07/2020 17:01:40')
ref_stamp = 63730342900
bigframe['date'] = pd.to_timedelta(big_frame['date'] - ref_stamp, unit='s') + ref_date
輸出：
0 2020-06-29 16:32:25
1 2020-06-29 16:32:25
2 2020-06-29 16:32:26
3 2020-06-29 16:32:26
4 2020-06-29 16:32:26
5 2020-06-29 16:32:27
6 2020-06-29 16:32:27
7 2020-06-29 16:32:27
Name: date, dtype: datetime64[ns]
開滿天機
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雖然有一個公認的有效答案，但我敢于提出另一種解決方案，它可能更直觀且不易出錯，因為它不依賴于特定的參考值。這種方法也可以推廣到所有情況。
解決方案的背景
問題中的時間值是DateTime.MinValue.NET 紀元的秒數，相當于 00:00:00.0000000 UTC，0001 年 1 月 1 日。幸運的是，Python 也有 ，datetime.min這是最早可表示的datetime，與最小的 .NET 紀元相同.
>>> datetime.datetime.min
Out: datetime.datetime(1, 1, 1, 0, 0)
>>> datetime.datetime.min.strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S")
Out: 01/01/1 00:00:00
解決方案
現在我們可以將 .NET 紀元作為基線使用datetime.min并添加秒數。我們還可以指定所需的輸出格式。
import datetime
(datetime.datetime.min + datetime.timedelta(seconds=63730342900)).strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S")
這給了我們正確的
14/07/2020 17:01:40
DataFrame讓我們擴展解決方案以涵蓋問題中的熊貓。
import pandas as pd
import datetime
# Create the dataframe as in the question
df = pd.DataFrame([63730342900, 63729045145,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?63729045145, 63729045146,?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?63729045146, 63729045146,?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?63729045147, 63729045147,?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?63729045147], columns = ["datetime"])
# Apply the previous formula to every cell in the column using a lambda function
df["datetime"] = df["datetime"].apply(lambda seconds: (datetime.datetime.min + datetime.timedelta(seconds=seconds)).strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S"))
結果是一個格式良好的數據框
? ? datetime
0? ?14/07/2020 17:01:40
1? ?29/06/2020 16:32:25
2? ?29/06/2020 16:32:25
3? ?29/06/2020 16:32:26
4? ?29/06/2020 16:32:26
5? ?29/06/2020 16:32:26
6? ?29/06/2020 16:32:27
7? ?29/06/2020 16:32:27
8? ?29/06/2020 16:32:27
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