Python 使用pandas将Unix 13位数字转换为日期时间/时间戳格式

我有一个pandas数据框，包含13位/毫秒的数据，如下所示，我正在尝试使用

.datetime（）

或

'pd.timestamp（）

将其转换为清晰的日期和时间戳格式，这两种格式似乎都需要10位/秒的数据

  Date
0 1569968699999
1 1569968700000
2 1569968759999
3 1569968760000
4 1569968819999

我曾尝试分别使用

.astype（int）

或

.astype（float）

和pandas将数据转换为类型

'int'

，然后除以1000得到10位/秒的数据，这显然会产生一个“无法将序列转换为类型”float”错误

我理解为什么“除以1000”选项只能用于定义变量（如其他多篇堆栈溢出文章/问题所述）

我还尝试使用：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], unit='s')

或

但是，第一个似乎向数据帧添加了更多的数字，第二个返回“有符号整数大于最大值”错误

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谢谢你的帮助。谢谢。

也许这本书能帮上忙：

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
df=pd.DataFrame()
i=[1569968699999,1569968700000,1569968759999,1569968760000,1569968819999]
df['date']=pd.Series(i)
df['date']=df['date'].apply(lambda d: datetime.datetime.fromtimestamp(int(d)/1000).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

输出：

                  date
0  2019-10-02 01:24:59
1  2019-10-02 01:25:00
2  2019-10-02 01:25:59
3  2019-10-02 01:26:00
4  2019-10-02 01:26:59

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你的第二次尝试对我来说效果很好。df['Date']=pd.to_datetime（df['Date']，unit='ms'）对我也很好。这篇文章缺少什么吗？你得到的['Date']输出格式是：YYYY-MM-DD HH:MM:SS吗？这使得df['Date']中的所有整数都等于0。

                  date
0  2019-10-02 01:24:59
1  2019-10-02 01:25:00
2  2019-10-02 01:25:59
3  2019-10-02 01:26:00
4  2019-10-02 01:26:59