Mon application consiste à traiter des données (contenues dans un CSV) qui est du formulaire suivant: actuellement, j'ai lu le CSV à l'aide de la méthode Numpy LoadtXT (peut facilement utiliser read_csv de Pandas) . Actuellement pour ma série, je convertit le champ Timestamps comme suit: P> timestamp_date=[datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp_column[i]) for i in range(len(timestamp_column))]
3 Réponses :
Convertissez-les en DateTime64 [S] CODE>: np.array([1368431149, 1368431150]).astype('datetime64[s]')
# array([2013-05-13 07:45:49, 2013-05-13 07:45:50], dtype=datetime64[s])
Wow! Je ne savais pas que cela pourrait être si facile! La meilleure partie est qu'elle conserve la sensation d'une opération vectorisée.
Vous pouvez également utiliser des pandas Cette méthode nécessite des pandas 0,18 ou une version ultérieure.
Vous pouvez également utiliser Pandas DateTimeIndex comme SO
pd.DatetimeIndex(df['timestamp']*10**9)