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UNIX時間をpandasデータフレームで読み取り可能な日付に変換します

UNIXの時間と価格のデータフレームがあります。インデックス列を変換して、人間が読める日付で表示するようにします。

たとえば、インデックス列に1349633705としてdateがありますが、10/07/2012（または少なくとも10/07/2012 18:15）として表示したいです。

いくつかのコンテキストについて、ここで私が作業しているコードと私がすでに試したものがあります：

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

ご覧のとおり、ここではdf.date = df.date.apply(lambda d: datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d"))を使用していますが、文字列ではなく整数を使用しているため機能しません。 datetime.date.fromtimestampを使用する必要があると思いますが、これをdf.date全体に適用する方法がよくわかりません。

ありがとう。

pythonpandasunix-timestampdataframe
83
W A Carnegie

これらはエポックからの秒数のようです。

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
171
Jeff

使用してみた場合：

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

エラーを受け取ります：

「pandas.tslib.OutOfBoundsDatetime：ユニット「s」で入力を変換できません」

これは、DATE_FIELDが秒単位で指定されていないことを意味します。

私の場合、ミリ秒でした-Epoch time。

変換は以下を使用して機能しました：

df[DATE_FIELD]=(pd.to_datetime(df[DATE_FIELD],unit='ms'))
33
Sandesh

pandas as pdとdfをインポートしたと仮定すると、データフレーム

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

私のために働く。

9
fahim reza

または、上記のコードの行を変更することにより：

# 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'))

それも動作するはずです。

0
bakka