Pandas：使用Unix纪元时间戳作为Datetime索引
我的应用程序涉及处理以下形式的数据（包含在CSV中）：
Epoch (number of seconds since Jan 1, 1970), Value
1368431149,20.3
1368431150,21.4
..
目前，我使用numpy loadtxt方法（可以轻松使用Pandas的read_csv）读取CSV。目前，在我的系列影片中，我正在将时间戳字段转换如下：
timestamp_date=[datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp_column[i]) for i in range(len(timestamp_column))]
接下来，我将timestamp_date设置为DataFrame的Datetime索引。我尝试在几个地方进行搜索，以查看是否有使用这些Unix纪元时间戳的更快（内置）方法，但找不到任何方法。许多应用程序都使用这种时间戳术语。
- 是否存在用于处理此类时间戳格式的内置方法？
- 如果没有，建议使用哪种格式处理这些格式？
问题答案：
将它们转换为datetime64[s]：
np.array([1368431149, 1368431150]).astype('datetime64[s]')
# array([2013-05-13 07:45:49, 2013-05-13 07:45:50], dtype=datetime64[s])
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问题内容： 从pandas.to_datetime的官方文档中，我们可以说， arg的单位（D，s，ms，us，ns）表示单位，它是整数或浮点数。这将基于原点。 例如，对于unit =’ms’和origin =’unix’（默认值），这将计算到unix纪元开始的毫秒数。 所以当我这样尝试时 下一个输出不变。每次显示datetime值，而不是第二个unix纪元开始的毫秒数。这是为什么？我想念什么吗？
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问题内容： 我必须索引包含“时间”字段的文档，该字段的值是一个整数，表示自纪元以来的秒数（又称为Unix时间戳）。 我一直在阅读ES文档，发现了这一点： http://www.elasticsearch.org/guide/reference/mapping/date- format.html 但是似乎如果我要提交unix时间戳并将其存储在“日期”字段中（整数字段对我没有用），我只有两个选择： 实
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问题内容： 我在PostgreSQL中有一个字符串。 我想将时间戳转换为整数，例如：1477354441 我想向该值添加自定义分钟，例如 如何在PostgreSQL中实现呢？ 问题答案：
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上下文是，我们的产品中有一个现有的应用程序，它生成并向现有的oracle过程发送纪元号&反之亦然。它在该过程中使用如下内容 当我尝试这些查询时，它对我也适用于Oracle10g服务器（如果有关系的话，还有Oracle sql Developer4.x)。 在现有的过程中，要求将值保存为日期本身（时间组件与日期无关），但是在新的要求中，我必须将unix EPOCH值转换为日期时间（小时/分钟/秒级别
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如何在Spring boot2中用MongoDB将日期转换为纪元（unix时间戳）？