我是熊貓新手，想知道這是否可能。我有兩列，一列包含紀元時間，另一列包含毫秒計數。我想創建一個第三列，其時間以毫秒為單位，使用這兩個列作為時間以毫秒為單位的單個時間列，以便我可以輕松地在給定時間之間選擇數據幀。有人可以幫我解決這個問題嗎？my_time my_ms_counts1500702208 11500702208 21500702208 31500702208 41500702208 5對于這兩個我想要一個時間列。
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楊__羊羊
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pd.to_datetime會將您的紀元時間轉換為日期（指定秒為單位），然后用于pd.to_timedelta添加毫秒。
df['datetime'] = (pd.to_datetime(df['my_time'], unit='s')
+ pd.to_timedelta(df['my_ms_counts'], unit='ms'))
# my_time my_ms_counts datetime
#0 1500702208 1 2017-07-22 05:43:28.001
#1 1500702208 2 2017-07-22 05:43:28.002
#2 1500702208 3 2017-07-22 05:43:28.003
#3 1500702208 4 2017-07-22 05:43:28.004
#4 1500702208 5 2017-07-22 05:43:28.005
或者，您可以在轉換為類似單位后合并兩列。選擇較小的單位 ，ms以避免float64表示不完美的問題。
df['full_time_ms'] = df['my_time']*1000 + df['my_ms_counts']
# my_time my_ms_counts datetime full_time_ms
#0 1500702208 1 2017-07-22 05:43:28.001 1500702208001
#1 1500702208 2 2017-07-22 05:43:28.002 1500702208002
#2 1500702208 3 2017-07-22 05:43:28.003 1500702208003
#3 1500702208 4 2017-07-22 05:43:28.004 1500702208004
#4 1500702208 5 2017-07-22 05:43:28.005 1500702208005
現在您可以轉換指定的單列ms
pd.to_datetime(df['full_time_ms'], unit='ms')
#0 2017-07-22 05:43:28.001
#1 2017-07-22 05:43:28.002
#2 2017-07-22 05:43:28.003
#3 2017-07-22 05:43:28.004
#4 2017-07-22 05:43:28.005
#Name: full_time_ms, dtype: datetime64[ns]
Smart貓小萌
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您可以將兩列相加到新的一列上：
df['new_column']=df['my_time']+df['my_ms_counts']
如果您需要一個帶有時間戳日期的新列，您可以執行以下操作：
df['date'] = pd.to_datetime(df['new_column'],unit='s')
喵喵時光機
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如果我理解正確的話，my_time是以秒為單位（自 UNIX 紀元開始以來），并且my_ms_counts是您希望添加的毫秒數。
如果您想要一個新列將兩者相加，以毫秒為單位（自紀元開始以來），您需要乘以my_time1000 并添加my_ms_counts。
這可以解決問題：
df["ms"] = 1000 * df["my_time"] + df["my_ms_counts"]
就像這樣：
df["ms"] = df.my_time.mul(1000).add(df.my_ms_counts)
（如果您更喜歡方法鏈）
但是，如果我是你，我會花一些時間研究pandas對日期時間操作的支持。這將使您的應用程序更容易使用。您可以首先將列解析為pandas.Timestamp對象。您想要的具體操作可以通過以下方式實現：
df["new_dt_col"] = ( pd.to_datetime(df.my_time, unit='s') + pd.to_timedelta(data.my_ms_counts, unit="ms") )
請注意它如何將my_time列解析為Timestamp對象和my_ms_counts對象Timedelta，這些對象可以添加到時間戳中。
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