Python Pandas：使用Unix历元时间戳作为日期时间索引

我的应用程序涉及处理以下形式的数据（包含在CSV中）：

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

目前，我使用numpy loadtxt方法读取CSV（可以很容易地使用从Pandas读取的CSV）。目前，对于我的系列，我将时间戳字段转换如下：

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

接下来，我将timestamp_date设置为数据帧的日期时间索引。我试着在几个地方搜索，看看是否有一种更快（内置）的方式来使用这些Unix时代时间戳，但没有找到。许多应用程序都使用这种时间戳术语

是否有处理此类时间戳格式的内置方法

如果没有，建议如何处理这些格式

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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])

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您还可以使用pandas来_datetime：

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

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此方法需要Pandas 0.18或更高版本。

您也可以像这样使用Pandas DatetimeIndex

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

*10**9

将其转换为预期的时间戳格式

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这很好，因为它允许您在该系列中使用诸如

.date（）

或

.tz\u localize（）

之类的函数。

哇！不知道会这么容易！最好的部分是它保留了矢量化操作的感觉。