在以下系列中:
0 1411161507178
1 1411138436009
2 1411123732180
3 1411167606146
4 1411124780140
5 1411159331327
6 1411131745474
7 1411151831454
8 1411152487758
9 1411137160544
Name: my_series, dtype: int64
此命令(转换为时间戳,本地化并转换为EST)有效:
pd.to_datetime(my_series, unit='ms').apply(lambda x: x.tz_localize('UTC').tz_convert('US/Eastern'))
但是 这一次 失败:
pd.to_datetime(my_series, unit='ms').tz_localize('UTC').tz_convert('US/Eastern')
与:
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-58187a4b60f8> in <module>()
----> 1 lua = pd.to_datetime(df[column], unit='ms').tz_localize('UTC').tz_convert('US/Eastern')
/Users/josh/anaconda/envs/py34/lib/python3.4/site-packages/pandas/core/generic.py in tz_localize(self, tz, axis, copy, infer_dst)
3492 ax_name = self._get_axis_name(axis)
3493 raise TypeError('%s is not a valid DatetimeIndex or PeriodIndex' %
-> 3494 ax_name)
3495 else:
3496 ax = DatetimeIndex([],tz=tz)
TypeError: index is not a valid DatetimeIndex or PeriodIndex
所以做 这个 :
my_series.tz_localize('UTC').tz_convert('US/Eastern')
与:
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-0a7cb1e94e1e> in <module>()
----> 1 lua = df[column].tz_localize('UTC').tz_convert('US/Eastern')
/Users/josh/anaconda/envs/py34/lib/python3.4/site-packages/pandas/core/generic.py in tz_localize(self, tz, axis, copy, infer_dst)
3492 ax_name = self._get_axis_name(axis)
3493 raise TypeError('%s is not a valid DatetimeIndex or PeriodIndex' %
-> 3494 ax_name)
3495 else:
3496 ax = DatetimeIndex([],tz=tz)
TypeError: index is not a valid DatetimeIndex or PeriodIndex
据我了解,上面的第二种方法(第一种失败)应该起作用。为什么会失败?
tz_localize/tz_convert
作用于对象的INDEX,而不作用于值。最简单地将其转换为索引然后进行本地化和转换。如果您随后想要系列,可以使用to_series()
In [47]: pd.DatetimeIndex(pd.to_datetime(s,unit='ms')).tz_localize('UTC').tz_convert('US/Eastern')
Out[47]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2014-09-19 17:18:27.178000-04:00, ..., 2014-09-19 10:32:40.544000-04:00]
Length: 10, Freq: None, Timezone: US/Eastern
问题内容: 我在跑步时遇到崩溃,它指向。控制台中的错误是: 无法将类型“ Swift.Optional”(0x1192bf4a8)的值强制转换为“ NSTimeZone”(0x1192c0270)。 价值就是 我试图从Firebase中提取一个保存为字符串的Unix时间戳。将其转换为日期,然后再次将其另存为字符串,以便将其张贴在单元格标签上。 我从StackOverflow获得了这段代码。我插入了
你好,我是hibernate的新手,我的实体和数据库中都有以上字段。然而,对于我的Dao方法,我从SpringBoot控制器访问它,它不更新数据库中的UPDATE_TIME_STAMP字段,而用下面的方法执行查询更新。 另外,如果我尝试合并实体,它试图更新creationTimeStamp与NULL,这是在结束时失败,因为我保持我的POLICY_ISSUE_DATE为非NULL在数据库中。 所以我
我在一个Kafka主题“原始数据”中获取CSV,目标是通过在另一个主题“数据”中发送具有正确时间戳(每行不同)的每行来转换它们。 null 我想通过直接设置时间戳来删除这个“内部”主题的使用,但我找不到一个方法(时间戳提取器只在消耗时间使用)。 我在文档中偶然发现了这一行: 请注意,通过调用#forward()时显式地为输出记录分配时间戳,可以在处理器API中更改description默认行为。
本文向大家介绍pandas 数据结构之Series的使用方法,包括了pandas 数据结构之Series的使用方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 1. Series Series 是一个类数组的数据结构,同时带有标签(lable)或者说索引(index)。 1.1 下边生成一个最简单的Series对象,因为没有给Series指定索引,所以此时会使用默认索引(从0到N-1)。 1.2 当要
我有一个大的(2B+记录)DynamoDB表。我希望通过在创建或更新项时添加一个新字段'index_due_at'来实现分布式锁定过程。在create/update之后,我将对该项做一些进一步的处理,然后删除'index_due_at'字段。 我想创建一个清扫作业,它将周期性地提取具有未完成的'index_due_at'字段的任何记录(假设上面的过程失败了),以便对这些记录进行进一步的处理。我预计
我正试图将数据从Oracle加载到Hive作为parquet。每次我将带有日期/时间戳列的表加载到hive时,它都会自动将这些列转换为BIGINT。可以使用sqoop将时间戳/日期格式加载到hive中,并作为一个parquet文件吗? 已经尝试过首先在hive中创建表,然后使用impala将数据加载到parquet文件中。< br >仍然失败,出现错误 "文件XX的第XX列有不兼容的拼花模式:时间
我的游戏循环有一些小口吃。我正确(我认为)实现了https://gafferongames.com/post/fix_your_timestep/中的固定时间戳技术 我认为当技术被正确地实施时,精灵的动作是完全流畅的。我的代码没有产生100%的平滑,但一点也不差。 顶点着色器部分: } 纹理加载器类:
问题内容: 我正在编写一个SQL查询,其中涉及查找时间戳是否在特定的天数范围内。 我已经在PostgreSQL中编写了它,但是在Oracle和SQL Server中不起作用: 有没有通用的方法可以比较不同数据库之间的时间戳? 问题答案: 我不是SQL Server专家,但我知道它可以在Oracle和Postgres上运行,并且我怀疑它可能在MSSQL上运行,但没有办法对其进行ATM测试。 或者,如