Pandas: как преобразовать эпоху в дату/время

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для преобразования времени в узнаваемую дату/время в пандах:

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

Например, этот синтаксис преобразует время эпохи 1655439422 в дату и время панды 2022-06-17 04:17:02 .

Этот формат более узнаваем как дата и время, а не как длинная строка чисел.

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: преобразовать эпоху в дату и время в Pandas

Предположим, у нас есть следующий Dataframe pandas, который содержит информацию об общем объеме продаж определенных продуктов в определенные даты и время:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' date ': ['1655439422', '1655638422', '1664799422',
                            '1668439411', '1669939422', '1669993948'],
                   ' sales ': [120, 150, 224, 290, 340, 184]})

#view DataFrame
print (df)

         dirty dates
0 1655439422 120
1 1655638422 150
2 1664799422 224
3 1668439411 290
4 1669939422 340
5 1669993948 184

В настоящее время значения столбца даты форматируются в эпоху эпох.

Чтобы преобразовать время эпох в формат даты и времени панд, мы можем использовать следующий синтаксис:

 #convert values in date column from epoch to datetime
df[' date '] = pd. to_datetime (df[' date '], unit=' s ')

#view updated DataFrame
print (df)

                 dirty date
0 2022-06-17 04:17:02 120
1 2022-06-19 11:33:42 150
2 2022-10-03 12:17:02 224
3 2022-11-14 15:23:31 290
4 2022-12-02 00:03:42 340
5 2022-12-02 15:12:28 184

Обратите внимание, что значения в столбце даты теперь представляют собой распознаваемые даты и время.

Обратите внимание, что в большинстве случаев время хранится в секундах с 01.01.1970.

Используя аргумент unit= в функции to_datetime() , мы явно указываем pandas преобразовать эпоху в дату и время, вычислив количество секунд, прошедших с 01.01.1970.

Примечание . Полную документацию по функции pandas to_datetime() можно найти здесь .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Как преобразовать временную метку в дату/время в Pandas
Как преобразовать DateTime в дату в Pandas
Как преобразовать DateTime в строку в Pandas