pandasデータフレームpython整数型のtime
という名前の列があることを考慮して、それをdatetime
に変換できます。次の命令でフォーマットします。
df['time'] = pandas.to_datetime(df['time'], unit='s')
そのため、列には2019-01-15 13:25:43
のようなエントリがあります。
文字列を整数のタイムスタンプ値に戻すコマンドは何ですか(1970-01-01 00:00:00
からの経過秒数を表します)?
pandas.Timestamp
を確認しましたが、変換ユーティリティが見つからず、pandas.to_timedelta
を使用できませんでした。
この変換のためのユーティリティはありますか?
astype(int)
を使用してintに型キャストして10**9
で除算すると、UNIXエポックの開始までの秒数を取得できます。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'time': [pd.to_datetime('2019-01-15 13:25:43')]})
df_unix_sec = pd.to_datetime(df['time']).astype(int)/ 10**9
print(df_unix_sec)
_timedelta64
_で.dt.total_seconds()
を使用します。
_import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'time': [pd.to_datetime('2019-01-15 13:25:43')]})
# pd.to_timedelta(df.time).dt.total_seconds() # Is deprecated
(df.time - pd.to_datetime('1970-01-01')).dt.total_seconds()
_
_0 1.547559e+09
Name: time, dtype: float64
_
最も簡単な方法は、.valueを使用することです
pd.to_datetime('1970-01-01').value