Python 如何将int64转换为时间戳

在这段代码中，我能够从yahoo finance下载日内数据，然后保存到csvfile。但是，日期是dtype=int64，我在将其转换为时间戳时遇到问题。我不知道为什么我不能这样做。

如果时间戳是Unix时间，那么只需使用：

在Unix时间为秒的情况下：

import pandas as pd
import urllib
from pandas import DataFrame, Series
import datetime

url = 'https://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/GOOG/chartdata;type=quote;range=10d/csv'
urllib.request.urlretrieve(url, './data/goog.csv')
GOOG= DataFrame(pd.read_csv("goog.csv"))

 GOOG['Timestamp']= datetime.datetime.fromtimestamp(GOOG['Timestamp']).strptime('%Y-%m-%d :%H:%M:%S)

pd.to_datetime(timestamp, unit='s')

或者在Unix时间为纳秒的情况下：

import pandas as pd
import urllib
from pandas import DataFrame, Series
import datetime

url = 'https://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/GOOG/chartdata;type=quote;range=10d/csv'
urllib.request.urlretrieve(url, './data/goog.csv')
GOOG= DataFrame(pd.read_csv("goog.csv"))

 GOOG['Timestamp']= datetime.datetime.fromtimestamp(GOOG['Timestamp']).strptime('%Y-%m-%d :%H:%M:%S)

pd.to_datetime(timestamp, unit='s')

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结果是：

pd.to_datetime(timestamp, unit='ns')

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1-

csv

格式不正确，无法导入到

pandas

2-我们需要使用

to_datetime

和

unit=“s”

作为参数将

时间戳

转换为datetime

下面是一个工作示例：

GOOG['Timestamp'] = pd.to_datetime(GOOG['Timestamp'], unit='s')

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可能的重复项缺少报价

…%Y-%m-%d:%H:%m:%S'