Python 将范围转换为时间戳（单位：秒）

我在熊猫数据框中有一列，以10为单位从0到17280000。我想把它转换成指定日期的日期戳，从那天午夜开始

那么，假设

time = np.arange(0,172800000, 10)

我想将其转换为以下格式：

YYYY-MM-DD: HH:MM:SS.XXX

开始日期应为2016-09-20

以下是我所做的：

# Create a dummy frame as an example: 
test = pd.DataFrame()
time = np.arange(0, 172800000, 10)
test['TIME'] = time
data = np.random.randint(0, 1000, size=len(time))
test['DATA'] = data

# Convert time to datetime:
test['TIME'] = pd.to_datetime(test['TIME'], unit='ms') 

如果我检查数据帧的头部，我会得到以下结果：

             TIME           DATA
0   1970-01-01 00:00:00.000 681
1   1970-01-01 00:00:00.010 986
2   1970-01-01 00:00:00.020 957
3   1970-01-01 00:00:00.030 422
4   1970-01-01 00:00:00.040 319

如何从2016年、09年、20年而不是1970年开始计算年、月和日？

试试：

test['TIME'] = pd.to_datetime('2016-09-20') + pd.to_timedelta(time, 'ms')

---

这是熊猫的理由。日期范围（）：

输出：

时间
0  2016-09-20 00:00:00.000
1  2016-09-20 00:00:00.010
2  2016-09-20 00:00:00.020
3  2016-09-20 00:00:00.030
4  2016-09-20 00:00:00.040
5  2016-09-20 00:00:00.050
6  2016-09-20 00:00:00.060
7  2016-09-20 00:00:00.070
8  2016-09-20 00:00:00.080
9  2016-09-20 00:00:00.090
10 2016-09-20 00:00:00.100
11 2016-09-20 00:00:00.110
12 2016-09-20 00:00:00.120
13 2016-09-20 00:00:00.130
14 2016-09-20 00:00:00.140
15 2016-09-20 00:00:00.150
16 2016-09-20 00:00:00.160
17 2016-09-20 00:00:00.170
18 2016-09-20 00:00:00.180
19 2016-09-20 00:00:00.190

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（用

periods=20

代替

periods=17280000

）

我也喜欢这个。谢谢。我喜欢这个，因为它非常简洁！我实际上有10天的数据，以毫秒为单位。因此，创建一个数据帧，然后添加我的原始数据帧可能会占用太多内存，并减慢进程。

import pandas as pd

test = pd.DataFrame({'TIME': pd.date_range(start='2016-09-20',
                                           freq='10ms', periods=20)})
print(test)