Блог

Если у меня есть массив NumPy значений float64. Я знаю, что эти значения представляют даты в формате datetime64[ns]. Я пытаюсь преобразовать их с помощью панд. Но я получаю ошибку значения: Выведенная частота 86400N из переданных значений не соответствует переданной частоте N

 time = np.array([1420156200.0,1420242600.0,1420329000.0], dtype='float64')
pd.DatetimeIndex(time, freq='ns')
 

Значения времени должны быть «2015-01-01T23:50:00.000000000», «2015-01-02T23:50:00.000000000», «2015-01-03T23:50:00.000000000». Как я могу это заархивировать? Спасибо!

Вы можете использовать pd.to_datetime() с устройством s , как показано ниже:

 time = np.array([1420156200.0,1420242600.0,1420329000.0], dtype='float64')
pd.to_datetime(time, unit='s')
 

Результат:

 DatetimeIndex(['2015-01-01 23:50:00', '2015-01-02 23:50:00',
               '2015-01-03 23:50:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)