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python pandas合并失去时间戳值的精度

Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，提供了丰富的数据结构和数据操作功能。pandas中的数据结构主要有Series和DataFrame，可以方便地进行数据的读取、处理、分析和可视化。

在合并pandas数据时，可能会出现失去时间戳值的精度的情况。这是因为在合并过程中，pandas会根据数据的索引进行对齐，而索引可能包含时间戳。如果时间戳的精度不一致，合并后可能会丢失一部分精度。

为了避免失去时间戳值的精度，可以采取以下几种方法：

统一时间戳的精度：可以通过pandas的时间戳转换函数，如to_datetime()，将时间戳统一为相同的精度。例如，可以将所有时间戳的精度统一为毫秒级别。
使用字符串表示时间戳：可以将时间戳转换为字符串形式，以避免精度丢失。可以使用strftime()函数将时间戳格式化为字符串，或者使用pandas的to_string()函数将时间戳转换为字符串表示。
使用整数表示时间戳：可以将时间戳转换为整数形式，以避免精度丢失。可以使用pandas的astype()函数将时间戳转换为整数类型。
使用其他数据类型表示时间戳：如果时间戳的精度对于应用场景来说并不重要，可以考虑使用其他数据类型表示时间戳，如datetime对象、时间戳的日期部分等。

总之，为了避免失去时间戳值的精度，在合并pandas数据时，可以统一时间戳的精度、使用字符串或整数表示时间戳，或者使用其他数据类型表示时间戳。具体的选择取决于应用场景和需求。

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相关搜索:pandas中的时间戳日期 Python - pandas -时间序列数据，精度为皮秒 Python - Pandas -时间戳和周期范围之间的差异 Python -按时间戳合并数据 Python pandas - timeseries合并两个具有不同时间戳的df，并用最后的值重新填充丢失的时间戳 python pandas得到序列的精度 python pandas读取时间戳 Python根据pandas中的时间戳查找多个值 python的时间戳从Spark Python到Pandas的时间戳往返

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目的&思路本次要构造的时间戳，主要有2个用途： headers中需要传当前时间对应的13位（毫秒级）时间戳查询获取某一时间段内的数据（如30天前～当前时间）接下来要做的工作：获取当前日期，如2021...-12-16，定为结束时间设置时间偏移量，获取30天前对应的日期，定为开始时间将开始时间与结束时间转换为时间戳 2....timestamp()*1000)) # 定义查询开始时间=当前时间回退30天，转为时间戳 print("开始日期为：{},对应的时间戳：{}".format(today + offset, start_time...-11-16 16:50:58.543452,对应的时间戳：1637052658543 结束日期为：2021-12-16 16:50:58.543452,对应的时间戳：1639644658543 找一个时间戳转换网站...，看看上述生成的开始日期的时间戳是否与原本日期对应可以看出来，大致是能对应上的（网上很多人使用round()方法进行了四舍五入，因为我对精度没那么高要求，所以直接取整了）需要注意的是：timestamp

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