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Pandas datetime index来自秒系列

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我有一个由23个系列组成的熊猫数据框,其中包含一个通过导入ndarray获得的默认顺序索引(0,1,2,...) .

数据框中的两个系列包含记录时间信息 . 一个系列('SECONDS')包含自1900年开始以来的秒数 . 另一个系列('NANOSECONDS')包含进入相应秒的纳秒数 .

在python中,转换可以完成(在单个记录上):

import datetime as dt
Mydt = dt.datetime(1990,1,1,0,0,0) + dt.timedelta(seconds = 706500000)
print Mydt

pandas方法中是否存在执行类似的数组计算以获取datetime(64)日期/时间戳,我可以用它来替换当前的顺序数据帧索引?

1 回答

  • 3

    假设 sec 是一个整数数组,表示自1990年以来的秒数:

    In [26]: import pandas as pd
    
    In [27]: pd.Index(datetime(1990, 1, 1) + sec * pd.offsets.Second())
    Out[27]:
    <class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
    [1990-01-01 00:14:40, ..., 1990-04-26 17:26:52]
    Length: 10000, Freq: None, Timezone: None
    

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