熊猫：使用Unix时间戳时间戳作为日期时间索引

Question

我的申请涉及与数据处理（包含在CSV），其为以下形式：

Epoch (number of seconds since Jan 1, 1970), Value 
1368431149,20.3 
1368431150,21.4 
.. 

目前我使用numpy的loadtxt方法的CSV读取（可以很容易地使用Pandas的read_csv）。目前我的系列我正在转换的时间戳字段，如下所示：

timestamp_date=[datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp_column[i]) for i in range(len(timestamp_column))] 

我按照这个设置timestamp_date的日期时间指数为我的数据帧。我试着在几个地方搜索，看看是否有更快（内置）的方式来使用这些Unix时代的时间戳，但找不到任何。很多应用程序都使用这种时间戳术语。

1. 是否有内置的方法来处理这种时间戳格式？
2. 如果不是，那么处理这些格式的建议方法是什么？

Answer 1

将它们转换为datetime64[s]：

np.array([1368431149, 1368431150]).astype('datetime64[s]') 
# array([2013-05-13 07:45:49, 2013-05-13 07:45:50], dtype=datetime64[s]) 

Answer 2

您也可以使用熊猫to_datetime：

df['datetime'] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit='s') 

此方法需要熊猫0.18或更高版本。

Answer 3

您也可以使用熊猫DatetimeIndex像这样

pd.DatetimeIndex(df['timestamp']*10**9) 

的*10**9把它转化成其期待这样的时间戳的格式。

这很好，因为它允许您在系列上使用诸如.date()或.tz_localize()之类的功能。