如何将历元时间转换为另一种格式，并将其保存为Python中的csv文件？

如何将历元时间转换为格式yyyy-mm-dd hh:mm:ss。在“test_file.csv”的第一列中有历元数据？另外两个柱只是数字。 然后我想平均每5行。 我将平均数据保存在“averaged_test_file.csv”中。我想以所需的格式保存时间，而不是“时间”或旁边的格式。 我的Python代码如下所示：

import pandas as pd

# skip rows due to proper averaging (lost first 5 lines)
df = pd.read_csv("test_file.csv", usecols=[0,1,2], skiprows=range(1,5))

df1=df.groupby(df.index // 5).mean()
df1.to_csv("averaged_test_file.csv", header=['Time_EPOCH', 'No', 'ADC1'], index=False)

CSV数据如下所示： 1603883355.156924,1.0,43.0 1603883355.456939,2.0,36.0

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1603883355.756704,3.0,33.0

您可以使用以下命令将列从历元时间格式重新格式化为日期时间格式：

df['date time'] = pd.to_datetime(df['epoch time'], unit='s')

之后，您可以使用方法的“date\u format”参数导出此日期列

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我发现了我的错误。我的CSV文件没有标题，因此需要位置

data.iloc[:,0] = pd.to_datetime(data.iloc[:,0], unit='s')

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您需要首先将历元时间转换为日期，然后将其保存回df，下面是代码

df["time_str"] = pd.to_datetime(df["Time_EPOCH"], unit='ms').dt.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ')

之后，您可以将其保存为csv或json

df.to_csv("your_file_name")

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我正在努力，但仍然无法实现目标。KeyError:“纪元时间”：(

df.to_csv("your_file_name")