pandas将具有unix时间戳（以毫秒为单位）的行转换为日期时间
我需要处理大量CSV文件，其中时间戳始终是代表以毫秒为单位的unix时间戳的字符串。我找不到有效修改这些列的方法。
这就是我想出的，但是，这当然只重复了该列，而我不得不以某种方式将其放回原始数据集。我确定创建DataFrame？时可以做到。
import sys
if sys.version_info[0] < 3:
from StringIO import StringIO
else:
from io import StringIO
import pandas as pd
data = 'RUN,UNIXTIME,VALUE\n1,1447160702320,10\n2,1447160702364,20\n3,1447160722364,42'
df = pd.read_csv(StringIO(data))
convert = lambda x: datetime.datetime.fromtimestamp(x / 1e3)
converted_df = df['UNIXTIME'].apply(convert)
这将选择“ UNIXTIME”列，并将其更改为
0 1447160702320
1 1447160702364
2 1447160722364
Name: UNIXTIME, dtype: int64
进入这个
0 2015-11-10 14:05:02.320
1 2015-11-10 14:05:02.364
2 2015-11-10 14:05:22.364
Name: UNIXTIME, dtype: datetime64[ns]
但是，我想使用类似的方法pd.apply()来获取转换后的列返回的整个数据集，或者像我已经写的那样，仅在从CSV生成DataFrame时创建日期时间。
问题答案：
您可以使用to_datetimearg并将其传递为后处理步骤unit='ms'：
In [5]:
df['UNIXTIME'] = pd.to_datetime(df['UNIXTIME'], unit='ms')
df
Out[5]:
RUN UNIXTIME VALUE
0 1 2015-11-10 13:05:02.320 10
1 2 2015-11-10 13:05:02.364 20
2 3 2015-11-10 13:05:22.364 42
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