pandas, unix timestamp to datetime python
считываю csv файл, первая колонка идет unix timestamp есть ли способ быстро преобразовать дату в нормальный формат ? желательно сохранив в том же df. Еще вопрос по той же теме: данные другого столбца являются цифрами в строковом представлении, есть ли тут способ поменять формат для вывода на график (matplotlib)? пример
df = pd.DataFrame({0: [1586390400000,1586383200000,1586379600000], 1: ['123', '321', '345']})
Ответы (1 шт):
Автор решения: strawdog
→ Ссылка
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({0: [1586390400000,1586383200000,1586379600000], 1: ['123', '321', '345']})
df[0] = pd.to_datetime(df[0])
df[1] = df[1].astype(int)
print(df)
print(df.dtypes)
Уточнение от MaxU - для таймстаймпа в миллисекундах, нужно сделать так:
df[0] = pd.to_datetime(df[0], unit="ms")
0 1
0 2020-04-09 00:00:00 123
1 2020-04-08 22:00:00 321
2 2020-04-08 21:00:00 345
0 datetime64[ns]
1 int32
dtype: object