需要解决在dataframe和get datetime中处理时间戳的问题
在处理时间戳时，通常会涉及到将时间戳转换为日期时间格式，或者将日期时间格式转换为时间戳。使用Pandas库可以方便地在DataFrame中进行这些操作。以下是一些常见的操作示例：
安装Pandas
首先，确保你已经安装了Pandas库：
pip install pandas示例代码
以下是一些示例，展示了如何在DataFrame中处理时间戳和日期时间。
示例1：将时间戳转换为日期时间
假设你有一个包含时间戳的DataFrame，并希望将其转换为日期时间格式。
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {
'timestamp': [1633072800, 1633159200, 1633245600] # Unix时间戳
}
df = pd.DataFrame(data)
# 将时间戳转换为日期时间
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s')
print(df)输出：
timestamp datetime
0 1633072800 2021-10-01 00:00:00
1 1633159200 2021-10-02 00:00:00
2 1633245600 2021-10-03 00:00:00示例2：将日期时间转换为时间戳
假设你有一个包含日期时间的DataFrame，并希望将其转换为时间戳。
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {
'datetime': ['2021-10-01 00:00:00', '2021-10-02 00:00:00', '2021-10-03 00:00:00']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 将字符串转换为日期时间
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])
# 将日期时间转换为时间戳
df['timestamp'] = df['datetime'].astype(int) // 10**9
print(df)输出：
datetime timestamp
0 2021-10-01 00:00:00 1633072800
1 2021-10-02 00:00:00 1633159200
2 2021-10-03 00:00:00 1633245600解释
- 将时间戳转换为日期时间：
- 使用
pd.to_datetime方法，并指定unit='s'将Unix时间戳转换为日期时间格式。
- 使用
- 将日期时间转换为时间戳：
- 首先使用
pd.to_datetime将字符串转换为日期时间格式。 - 然后使用
astype(int)将日期时间转换为整数类型，并除以10**9将其转换为秒级时间戳。
- 首先使用
注意事项
- 时间戳单位：确保时间戳的单位正确（例如秒、毫秒、微秒等）。在
pd.to_datetime中可以通过unit参数指定。 - 时区处理：如果涉及到时区转换，可以使用
tz_localize和tz_convert方法进行时区处理。 - 整数溢出：在将日期时间转换为时间戳时，可能会遇到整数溢出问题。可以使用
astype('int64')来避免这个问题。
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1回答
如何改进数据检索中的索引
、、、、
给出了熊猫的数据和时间戳指数，排序。我有一个标签，我需要找到最接近那个标签的索引。另外，我需要找到一个更小的时间戳，所以搜索应该在小时间戳中计算。这是我的代码：
import pandas as pd
import datetime
data = [i for i in range(100)]
dates = pd.date_range(start="01-01-2018", freq="min", periods=100)
dataframe = pd.DataFrame(data, dates)
label = "01-01-2018 00:10
浏览 0提问于2018-08-11得票数 2
我遇到了一个问题，即Pandas to_datetime函数为某些行生成一个Unix时间戳，而不是一个datetime对象。转换为日期时间的行中的日期格式和以int形式转换为Unix时间戳的行的日期格式似乎是相同的。当问题发生时，它似乎会影响行中的所有日期。
例如：
2019-01-02T10:12:28.64Z (存储为str)以1546424003423000000结尾
而
2019-09-17T11:28:49.35Z (存储为str)将转换为datetime对象。
同一行中的另一个日期是2019-01-02T10:13:23.423Z (存储为str)，它也正在转换为时间戳。
需要查看
浏览 4提问于2019-10-10得票数 0
回答已采纳
我正在合并来自多个来源的带时间索引的数据(有些时间是整数时间戳，有些是UTC字符串)，为了便于操作，将时间转换为pandas时间戳，然后需要重新导出时间作为纪元时间戳。问题是，当(且仅当) DataFrame包含UTC和非UTC时间戳的混合时，我会在将时间戳转换回int64时出错。 这是可行的： df1 = pd.DataFrame([{'time':1617217320000}])
df1['time'] = pd.to_datetime(df1['time'], unit='ms')
df1['time']
浏览 31提问于2021-04-02得票数 2
回答已采纳
如果我正确地读取了Pandas 0.13.1的文档，read_csv应该会在读取期间调用parse_dates = [<col1>,<col2>...]时生成日期时间列。我得到的是时间戳对象的列。即使有了.to_datetime的应用程序，我仍然会使用时间戳对象。我在这里错过了什么？如何读取字符串并将其直接转换为存储在dataframe中的datetime对象？似乎日期时间对象正在被转换为dataframe中的时间戳。
df = read_csv('Beijing_2010_HourlyPM2.5_created20140325.csv',parse_d
浏览 1提问于2014-04-21得票数 2
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1回答
我将熊猫的dataframe时间戳列格式化为unix时间戳，如下所示
from datetime import datetime
df["col_in_unix"] = df["example_col"].\
apply(lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f').timestamp())
当在我的电脑上运行这个时，我从一个时间戳中得到
datetime.strptime("2020-12-09 13:27:48.17279
浏览 2提问于2020-12-17得票数 1
回答已采纳
我有一只熊猫DataFrame，在那里我试图把一个细胞的时间戳换成不同的时间戳。然而，我并没有得到我期望的结果。我现在拥有的是：
>>> df = pd.DataFrame({"d": [np.datetime64('2013-07-14T10:30:30.521Z'), np.datetime64('2013-07-21T10:30:30.521Z')]})
>>> df
d
0 2013-07-14 10:30:30.521000
1 2013-07-2
浏览 0提问于2016-03-31得票数 1
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在DataFrame df中，我有一个包含时间戳值的列datetime。问题是，在某些行中，这些是unix时间戳，而在其他行中，这些是yyyyMMddHHmm格式。如何验证每个给定值都是unix时间戳，如果不是要将其转换为时间戳？
df.withColumn("timestamp", unix_timestamp(col("datetime")))
我假设应该使用when...otherwise，但是如何检查值是否为unix时间戳呢？
浏览 4提问于2018-10-17得票数 1
我有像'03-21-2019'这样的字符串，我想将其转换为本地Python对象:即datetime.datetime类型的字符串。通过pandas转换非常容易。
import pandas as pd
import datetime as dt
date_str = '03-21-2019'
pd_Timestamp = pd.to_datetime(date_str)
py_datetime_object = pd_Timestamp.to_pydatetime()
print(type(py_datetime_object))
有结果
<class
浏览 10提问于2019-10-28得票数 6
1回答
基本上，我有一个熊猫的数据，其中列是一串日期。我希望将每个值转换为datetime，以便以后可以在那里查找特定的值，如下所示：
df = pd.DataFrame({'DATESTAMP': ['01/01/2017','02/01/2017','03/01/2017']})
df['DATESTAMP2']=pd.to_datetime(df['DATESTAMP'])
date = datetime.strptime('02/01/2017', '%d/%m/%Y&#
浏览 2提问于2020-11-23得票数 2
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5回答
我收集了100,000件物品。项目有2个属性。(1)时间戳和(2)数据。集合中的每个项目都有一个时间戳，该时间戳比前面的项目多几个(变化的)毫秒。我需要将这些项目发送到TCP端点，以维护它们之间的时间延迟。也就是说，如果第一个和第二个项目之间的时间差是300ms，那么在发送第一个项目后，我应该等待300ms，然后再发送第二个项目。
在找到连续项目之间的时间差后，我尝试了Thread.Sleep。对于第一个项目和最后一个项目之间有40秒时间差的列表，使用Thread.Sleep发送所有项目大约需要70-80秒。
DateTime currenTimeStamp;
DateTime nextTim
浏览 64提问于2020-02-07得票数 1
我正在尝试将数据从Pandas DataFrame加载到BigQuery表中。DataFrame有一个dtype datetime64[ns]列，当我尝试使用load_table_from_dataframe()存储df时，我得到
google.api_core.exceptions.BadRequest: 400提供的架构与表名不匹配。字段computation_triggered_time已将类型从日期时间更改为时间戳。
表有一个模式，它读取
CREATE TABLE `[table name]` (
...
computation_triggered_time DA
浏览 0提问于2018-11-16得票数 1
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2回答
我的一些测试要求我需要测试日期、时间结果(比如时间戳等)。为了能够测试日期时间字符串，我创建了一个简单的DateTime抽象，稍后我将在其他项目中使用该抽象。它应该取代对DateTime.(Utc)Now的直接调用。或者我应该称它为TestValue而不是ConstValue？
public abstract class DateTimeProvider
{
public abstract DateTime Value { get; }
public DateTime? ConstValue { get; set; }
public static im
浏览 0提问于2016-01-21得票数 7
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0回答
尝试用python实现时间序列预测模型，但遇到了datetime数据的问题。
所以我有一个包含两列datetime和float类型的dataframe 'df‘：
然后，我尝试使用values方法构建一个数组。但是奇怪的事情发生了，它以奇怪的格式显示日期和时间戳：
基本上因为它，我不能实现收到以下消息的模型，例如：“如果没有freq，就无法向时间戳添加整数值。”
那么问题似乎是什么，如何才能解决呢？
浏览 3提问于2017-06-10得票数 0
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2回答
我有两个数据，一个是时间戳，另一个是度量；比如说测量X和Y。我想加入它们的日期/时间索引来比较测量值，但是它们的时间戳并不完全相同。此外，X测量比Y更频繁，因此当加入时，Y值只应附加到X的时间戳最近的行，其他行X可能被丢弃。
这些X和Y数据格式看起来如下所示：
x = pd.DataFrame([[datetime(year=2022, month=9, day=6, hour=13, minute=13, second=13), 4],
[datetime(year=2022, month=9, day=6, hour=13, minute=15, se
浏览 9提问于2022-10-11得票数 1
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2回答
我有一个带有一个列的dataframe，这是一个时间戳。我使用熊猫to_datetime()方法将该列转换为datetime对象。然而，我想要的是count, for each time stamp, the number of timestamps that fall between this timestamp and prior 15 minutes。
例如:如果时间戳为(208，7，6，13，55) 年、月、日、时、分钟格式，那么我想要计算这个时间戳和时间戳之间的时间戳(或数据点)数量(208，7，6，13，40)。
很容易看出需要做什么，但是它涉及反复遍历数据集。我有将近75万个数据
浏览 0提问于2018-10-30得票数 2
1回答
在我的熊猫DataFrame中，我使用datetime模块将一些日期值从时间戳转换为日期时间。打印出DataFrame看起来不错，但是当我使用to_dict()将DataFrame转换成字典时，日期时间值似乎是熊猫Timestamp类型的。
我的问题类似于，但一开始我没有熊猫Timestamp对象，我想首先保留我创建的datetime。建议的解决方案对我也没有用，因为输出仍然是熊猫Timestamp，而是d型object。
输入：
import pandas as pd
from datetime import datetime
list_in = [
{"name"
浏览 4提问于2020-10-02得票数 5
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2回答
我有一个来自dataframe和datetime对象的时间戳，我想将它们进行比较，以便在dataframe中进行选择。我的数据如下： print(type(datetime.datetime.now()))
<class 'datetime.datetime'>
print(type((df.created_at[0])))
<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'> 如何使用datetime对象选择数据帧中特定行？如下所示： df[df.created > dateti
浏览 52提问于2020-09-15得票数 0
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Python 3.9，Pandas 1.3.0 on Win 10
嗨,
我有一个DataFrame (df)，其中两个列包含Unix时间戳(第0和第6列、‘打开时间’和‘关闭时间’)。
open time open high ... volume close time number of trades 0 1609459200000 736.42 739.00 ... 27932.69884 1609462799999 22671 1 1609462800000 734.08 749.00
浏览 3提问于2021-07-20得票数 1
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2回答
19位时间戳转换
、、、、
我有一套19位的时间戳，stamp，我不知道如何转换成日期时间格式。
比较而言，dt.In对应于的代码，dt已转换为日期时间和unix时间戳.
我读过类似的文章，这不仅仅是除以10亿的问题。而且，这似乎不是像那样的双重问题。
示例：
import pandas as pd
data = {'stamp': [1264604283246383104, 1266445459956158467, 1269744490329358337, 1270363071710715905],
'dt': ['May 24 2020 13:08 EST&#
浏览 34提问于2020-06-09得票数 2
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如何有效地为SecurityID列中的每个唯一值找到最后一个时间戳(来自Datetime列)？SecurityID列中大约有1000个唯一值。
目前，我在SecurityID中查询整个表中的每个唯一值，然后查找最后一个时间戳。就像你可以想象的那样，它极其缓慢。该表超过40 is，而且还在增长。
我做了这样的事：
os.chdir('E:\HDFStores')
store = pd.HDFStore('mysuperawesomehdfstore.h5')
assets = skBase.bbg_helper_assets('minutely')
浏览 3提问于2015-01-19得票数 1
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2回答
代码：
import pandas as pd
from pycoingecko import CoinGeckoAPI
c=CoinGeckoAPI()
bdata=c.get_coin_market_chart_by_id(id='bitcoin',vs_currency='usd',days=30)
data_=pd.DataFrame(bdata)
print(data_)
data=pd.to_datetime(data_[prices],unit='ms')
print(data)
输出：
要求：
但我需要输出，其中有4列：
时
浏览 4提问于2021-11-30得票数 0
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作为标题，熊猫在执行datetime.date时强制将set_index类型转换为set_index类型，但前提是索引中有多个列。这使得使用和合并不同的框架成为一个问题，因为有些以时间戳结束，而另一些则停留在datetime.dates。超级简单的例子：
df = pd.DataFrame({'date':[datetime.date(2021,3,3),datetime.date(2021,3,4)],'player':['a','b'],'score':[10,9]})
print(type(df['
浏览 0提问于2021-03-16得票数 1
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我是熊猫的新手，我想在每个工作日创建一个DataFrame，其基础是一个更大的DataFrame，有各种各样的日期。
我使用data = pd.read_csv()方法从csv读取初始数据，然后将“时间戳”列设置为datetime：data["Timestamp"] = pd.to_datetime(data["Timestamp"])。
代码:
import pandas as pd
from datetime import datetime
import calendar
data = pd.read_csv("stat.csv")
dat
浏览 1提问于2020-08-26得票数 0
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如何实现时间戳数据从Spark Python到Pandas的往返转换？我从Spark中的Hive表中读取数据，希望在Pandas中进行一些计算，然后将结果写回Hive。只有最后一部分失败了，将Pandas时间戳转换回Spark DataFrame时间戳。
import datetime
import pandas as pd
dates = [
('today', '2017-03-03 11:30:00')
, ('tomorrow', '2017-03-04 08:00:00')
, ('next T
浏览 14提问于2017-03-04得票数 7
哪一个在Java和DB中对DateTime最有好处？(使用JodaTime作为日期)
(DateTime object (Java) +时间戳(DB) ) VS (毫秒长(Java) + BIGINT(DB)
在基础数据库支持的Java应用程序中使用DateTime信息
感兴趣领域
在Java databaseease中使用有效的存储空间将BIGINT/时间戳列移植到其他DBs中，节省了操作、处理和内存使用，便于搜索DB以查找BIGINT/时间戳或两个BIGINTs/TIMESTAMPs之间的数据库
例如，假设我有一个带有start & end DateTime的事件。使用DB中的BI
浏览 2提问于2009-09-24得票数 5
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2回答
我写了这个函数：
def time_to_unix(df,dateToday):
'''this function creates the timestamp column for the dataframe. it also gets today's date (ex: 2022-8-8 0:0:0)
and then it adds the seconds that were originally in the timestamp column.
input: dataframe, dateToday(type: p
浏览 2提问于2022-08-10得票数 0
我正在尝试使用pandas数据帧从我从TD Ameritrade的API中提取的股票价格数据中创建时间序列可视化。为此，我一直在尝试将dataframe的datetime列中的时间戳转换为datetime对象。这样，我就可以将datetime列设置为新的索引，并使用格式清晰的x轴进行可视化。 open high low close volume datetime
0 336.89 336.90 336.69 336.77 26232 1599822000000
1 336.90 337.05 336.69 336.9
浏览 32提问于2020-09-13得票数 1
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1回答
如何使这个lambda获得不包括时间戳中的T的时间戳？
@app.route("/bookings", methods=['GET'])
def bookings():
bookings = Booking.query.all()
dictList = []
for b in bookings:
dictList.append(b.as_dict())
dthandler = lambda obj: (
obj.isoformat()
浏览 1提问于2015-04-11得票数 4
回答已采纳
有问题的代码 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'datetime': pd.date_range(pd.Timestamp('2020-06-18 09:18:00'),
periods=3,
freq='10ns')})
print(df)
df.loc[1, 'datetime'] = pd.Tim
浏览 35提问于2020-06-20得票数 0
我有一个DataFrame，它包含两个字符串列df['month']和df['year']。我希望通过将df['date']和month列组合起来，创建一个新的列year。我已经成功地使用了下面的结构-
df['date']=pd.to_datetime((df['month']+df['year']),format='%m%Y')
df['month'] = '08' and df['year']='1968'在哪里？
浏览 2提问于2017-08-07得票数 1
我的Pandas数据帧中有一个名为"date“的列，其中包含unix时间戳(int64)。我正在尝试迭代整个帧，从时间戳中提取月份和年份，并将它们添加到我的数据帧中。有了月份和年份后，我希望能够创建掩码，以便可以基于月份和年份将新数据帧保存到CSV。以下是我编写的代码： # import useful libraries
from datetime import datetime
import pandas as pd
# read csv as dataframe
df=pd.read_csv('./ct.csv')
# function to get year
浏览 29提问于2020-06-10得票数 0
2回答
由于我将大部分时间用于php和mysql或pgsql，所以我将使用DateTime作为日期API的通用词。在php中没有“日期”、“时间”、"DateTime“和"DateTimeOffset”。
随着我开发web应用程序越来越精细，我大部分时间使用DateTime，但有时我想知道它是否真的是我想要的。例如，我只是想显示今天的日期(例如，当我想存储论坛或博客帖子)，没有计算，没有过滤器提供，没有迭代发生.那么，为什么我要对\DateTime函数使用date()呢？
我看到了，它提供了对每种技术优点的一些简单描述。
但它并没有真正回答这个问题。在PHP的DateTime对象中多抛
浏览 5提问于2012-09-27得票数 6
回答已采纳
1回答
我需要节省用于一项任务的时间分为两类:休息和工作。
我不能用JS来做这个。我正在使用ASP.NET Core2MVC。
我有个解决办法，但可能有更好的办法。
我的解决方案是在"/Task/Details/{id}“视图中创建工作按钮和中断按钮。
当用户单击Work按钮时，它会在DB (下面的模型)中创建一个记录，其中DateTime Start等于当前时间。
当用户单击“断开”按钮时，它会从视图中通过TaskID找到DB中的最后一条记录，并在DateTime End中节省当前时间。
然后，我可以选择具有特定TaskID的所有TaskID记录，并计算Start和End之间
浏览 1提问于2018-04-28得票数 0
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1回答
我有一个熊猫dataframe和一个datetime.date专栏。
我试图通过dataframe将xlwings导出到excel。我收到以下错误消息：
AttributeError: 'datetime.date' object has no attribute 'microsecond'
我非常确信错误发生在datetime.date类型列到excel等效列之间的转换过程中。
显而易见的解决方案是将该列转换为datetime，该列应该映射到excel时间戳(16.02.2015 00:00:00 -> 42051)。
除了这个，还有别的办法吗？我觉得
浏览 3提问于2015-02-19得票数 1
回答已采纳
我确实意识到这里已经解决了这个问题。然而，我希望这个问题是不同的。 我有一个带有时间戳、dtype为object的dataframe。 sample = {"Timestamp" : ["2021-03-19-17.03.19.149168", "2021-02-26-17.03.40.062637",
"2021-02-26-17.00.35.580631", "2021-06-09-18.03.38.497239",
浏览 33提问于2021-07-14得票数 0
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1回答
import pandas as pd
import json
import urllib.request
from time import time, sleep
from datetime import datetime
#
#
# Still need to add DateTime stamp to each entry and save DataFrame to csv file with self upd
浏览 16提问于2019-12-01得票数 1
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我有一个带有时间戳的数据帧，时间戳是自2010年1月1日午夜UTC时区以来的秒数。我需要将它们转换为当前的UTC时间。我可以使用时间增量对给定行执行此操作，但不能对整个时间戳列执行此操作。
# The base of my timestamp is UTC(2010 Jan 1, midnight)
# able to do it for a specific delta i.e. df["timestamp][0]
sec_shift = pd.Timedelta(seconds=201852000)
new_time = datetime.datet
浏览 0提问于2016-06-25得票数 4
2回答
熊猫数据与速度
、、
我有一个熊猫dataframe对象，我已经预先分配了40万个条目。2列，datetime.datetime类型的时间戳和浮点数。当我试图在表中插入(覆盖)一行时，它看起来相当慢，这取决于表的大小，大约有0.044秒。我已经创建了一个整数索引，并且正在使用这个索引来访问该行。下面是我如何使用它：
maxsize = 400000
data = pd.DataFrame({'ts' : date_list, 'val' : zeros}, index=range(maxsize))
# later on, the next statement is "slo
浏览 4提问于2015-02-23得票数 0
回答已采纳
我有一个dataframe，"df"，它有一个datetime索引和另一个名为“Location”的索引列：
V1 V2
Date Location
2001-01-01 1 0.5 0.7
2 0.6 0.5
2001-01-02 3 0.8 0.2
4 0.8 0.2
2001-01-03 5 0.2 0.4
浏览 2提问于2020-03-02得票数 1
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2回答
我创建了一个数据
df5 = pd.read_csv('C:/Users/Demonstrator/Downloads/Listeequipement.csv',delimiter=';', parse_dates=[0], infer_datetime_format = True)
df5['TIMESTAMP'] = pd.to_datetime(df5['TIMESTAMP'], '%d/%m/%y %H:%M')
df5['date'] = df5['TIMESTAMP'].
浏览 5提问于2016-08-18得票数 2
回答已采纳
在创建Code First数据库时，如何指定DateTime属性来获取postgres timestamp数据类型，而不是默认的时间戳？我将所有日期存储为协调世界时，但是在DateTime.Kind未指定的linq查询中有一个问题。我相信时间戳应该可以解决这个问题。
下面的代码示例尝试使用'Column‘属性，这会导致错误(DateTime不兼容)。
我使用的是npgsql v3.1.7和EntityFramework6.Npgsql v3.1.1
[Column(TypeName="timestampz")]
public DateTime CreatedByDat
浏览 26提问于2016-09-09得票数 0
1回答
我在时间序列上写一个移动平均函数：
def datedat_moving_mean(datedat,window):
#window is the average length
datedatF = pandas.DataFrame(datedat)
return (datedatF.rolling(window).mean()).values
上面的代码是从复制的。
I将此函数应用于此时间序列：
datedat1 = numpy.array(
[ pandas.date_range(start=datetime.datetime(2015, 1, 30),per
浏览 0提问于2018-01-11得票数 0
回答已采纳
有没有办法获得确切的订单日期和时间，以显示在woocommerce的电子邮件？到目前为止，我使用下面的代码来获取订单日期：
<?php printf( '<time datetime="%s">%s</time>', $order->get_date_created()->format( 'c' ), wc_format_datetime( $order->get_date_created() ) ); ?>
我得到了正确的日期，但是下单时没有时间戳。如何添加准确的时间戳？
如下所示：
订单号
浏览 1提问于2018-02-26得票数 4
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2回答
熊猫群列的时刻表
、、、、
对于给定的数据帧，df
timestamps = [
datetime.datetime(2018, 1, 1, 10, 0, 0, 0), # person 1
datetime.datetime(2018, 1, 1, 10, 0, 0, 0), # person 2
datetime.datetime(2018, 1, 1, 11, 0, 0, 0), # person 2
datetime.datetime(2018, 1, 2, 11, 0, 0, 0), # person 2
datetime.datetime(2018, 1, 1, 10,
浏览 1提问于2018-03-28得票数 1
回答已采纳
我有一个带有MongoDB对象的foo数据库。我想记录一下它们添加到数据库中的时间。为此，我的方法是存储时间，将foo添加到数据库并设置开始时间。当我从数据库中获得foo时，start time属性应该与我添加它的时间相匹配。
下面是我的测试，它反映了这一点。函数并不十分重要，因为它们本质上是db.collection.insert或db.collection.find_one调用。
def test_set_foo_start_time(self):
import datetime
t = datetime.datetime.utcnow()
foo_id =
浏览 1提问于2016-10-10得票数 1
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我有一个1200万个条目的csv文件，我将其作为包含pandas的数据帧导入，如下所示。 pair time open close
0 AUD/JPY 20170102 00:00:08.238 83.774002 84.626999
1 AUD/JPY 20170102 00:00:08.352 83.774002 84.626999
2 AUD/JPY 20170102 00:00:13.662 84.184998 84.324997
3 AUD/JPY 20170102 00:00:13.783 84.184998 84
浏览 11提问于2018-12-20得票数 1
我有一个使用熊猫的Python脚本，它从压缩在ZIP文件中的CSV获取新冠肺炎上的网络抓取数据。这是网络刮取数据的原始数据源：。
从CSV文件加载的时间戳列有问题。数据似乎与原始CSV文件中的所有五个列一起正确地加载到DataFrame中。第五列是数据的时间戳。当我使用print(df_master.columns)时，我得到了正确的五列，包括时间戳。
这是我从
print(df_master.info())
print(df_master.head(10))
print(df_master.columns)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame
浏览 2提问于2020-05-25得票数 0
我有一个大的时间索引潘达DataFrame与时间序列数据的几个设备。这个DataFrame的结构(在self._combined_data_frame下面的代码中)如下所示：
DateTimeIndex|device_name|col1|...|colN
每个行都填充DateTimeIndex和device_name，其他列包含nan值。示例数据可在Google上获得：
然后是来自另一个源的带有引用时间戳的列表(在self._lastinjection_items下面的代码中)。我想要做的是在DataFrame中的每一项中添加一个引用时间戳，以便在每个时间戳项中添加“下一个较小的”引用时间戳
浏览 9提问于2022-07-19得票数 2
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我通过Pub/sub摄取数据(json文件)，所以默认情况下我的事件时间是主题中发布的时间。我想强迫事件发生时间并改变它。我在数据中添加了一个日期时间字段。
我希望根据json文件的新时间戳字段进行聚合和组合。
Ps:该字段名为“时间戳”，它是一个字符串。这就是为什么我把它转换成一个日期时间，然后在数据流中转换一个时间戳。
def get_timestamp(data):
my_date = (data['timestamp']) # date : 2010-09-18......string
times = datetime.fromisoformat(my_
浏览 3提问于2019-09-19得票数 0
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我的转换时间有点问题。列是时间戳，我想插入一个名为at1的新列timestamp2。然后，我尝试使用for语句将列转换为可读的时间，并将其添加到column1中。目前，我插入了新列，但得到了以下错误：
TypeError(f“无法将序列转换为{转换器}”) TypeError:不能将序列转换为<class 'int'>
我在时间戳变量中添加了.astype(int)，但这没有帮助。代码：
import requests
import json
import pandas as pd
from datetime import datetime
url = &#
浏览 3提问于2021-01-20得票数 0
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