使用pandas读取带有时间戳列的csv

Question

进行时：

import pandas
x = pandas.read_csv('data.csv', parse_dates=True, index_col='DateTime', 
                                names=['DateTime', 'X'], header=None, sep=';')

与此data.csv文件：

1449054136.83;15.31
1449054137.43;16.19
1449054138.04;19.22
1449054138.65;15.12
1449054139.25;13.12

（第一个列是UNIX时间戳，即自1970年1月1日起经过的秒数），当我每15秒对数据进行一次重采样时出现以下错误x.resample('15S')：

TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex

就像“ datetime”信息尚未解析：

                 X
DateTime      
1.449054e+09  15.31                
1.449054e+09  16.19
...

如何使用熊猫模块导入带有存储为时间戳的日期的.CSV？

然后，一旦我能够导入CSV， 如何访问日期 > 2015-12-02 12:02:18的行？

Answer 1

我的解决方案类似于Mike的解决方案：

import pandas
import datetime
def dateparse (time_in_secs):    
    return datetime.datetime.fromtimestamp(float(time_in_secs))

x = pandas.read_csv('data.csv',delimiter=';', parse_dates=True,date_parser=dateparse, index_col='DateTime', names=['DateTime', 'X'], header=None)

out = x.truncate(before=datetime.datetime(2015,12,2,12,2,18))