Numpy 更正时间戳数据类型以强制转换BigQuery时间戳

我有一个表，在BigQuery的timestamp类型中有一个列timestamp。当我在控制台上显示它时，我可以看到如下时间戳：

2015-10-19 21:25:35 UTC

然后，我使用BigQueryAPI下载我的表，当我显示查询结果时，我注意到这个时间戳已经被转换成某种非常大的整数，比如

1.445289935E9

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因此，为了将此表作为

pandas.DataFrame

加载，我必须将其转换回与pandas兼容的时间戳。我该怎么做？换句话说，我应该在我的pandas.read_csv中使用什么numpy或pandas数据类型在numpy/pandas时间戳中加载我的bigquery时间戳？

如果我们将其视为纪元时间，那么它会给出：

In[230]：pd.to_datetime（1.445289935E9，unit='s'）Out[230]：timestamp（'2015-10-19 21:25:35'））

这与您报告的内容不同，除非您的值只是一个示例。这可能会很有趣（使用

read\u gbq

直接读入数据帧）：@EdChum I miss复制值，对不起，您是否尝试过joris的建议或使用

to_datetime

进行转换？您必须使用

to_datetime

和

unit='s'

进行转换，以便将其视为历元时间