df['datetime'] = pd.to_datetime( df.timestamp, unit='s', utc=True).dt.tz_convert("Asia/Shanghai")把这串代码用hql语言写出来

在Hive SQL中，由于缺少与Python `pd.to_datetime` 相当的功能，不能直接执行类似于DataFrame操作的部分。但是，你可以通过创建一个新的日期时间列并设置时区来实现类似的效果。假设你有一个名为`timestamp`的列存储的是Unix时间戳（秒），你可以这样转换：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS new_table AS
SELECT 
    -- 假设你的表名是old_table
    old_table.id,
    FROM_UNIXTIME(old_table.timestamp, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss") AS datetime_localized,
    -- 转换为上海时间
    DATE_ADD(FROM_UNIXTIME(old_table.timestamp, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"), INTERVAL (TIMESTAMPDIFF(HOUR, UTC_TIMESTAMP(), 'Asia/Shanghai')) HOUR) AS datetime_shanghai
FROM old_table;

这段SQL首先会将Unix时间戳转换成日期时间格式，然后添加上海与UTC之间的时差以获得上海本地时间。

请注意，Hive并不支持直接从Unix时间戳到特定时区的转换，所以这里使用了一个间接的方法，即先转换为日期时间格式，然后再加减时差。

相关问题

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 3 1 import pandas as pd 2 df = pd.read_csv('beijing_wangjing_125.txt', sep=',') ----> 3 df['daily_10min'] = pd.to_datetime(df['daily_10min'], format='%Y%m%d%H') 4 df.to_csv('beijing_wangjing_125_new.csv', index=False) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py:1068, in to_datetime(arg, errors, dayfirst, yearfirst, utc, format, exact, unit, infer_datetime_format, origin, cache) 1066 result = arg.map(cache_array) 1067 else: -> 1068 values = convert_listlike(arg._values, format) 1069 result = arg._constructor(values, index=arg.index, name=arg.name) 1070 elif isinstance(arg, (ABCDataFrame, abc.MutableMapping)): File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py:430, in _convert_listlike_datetimes(arg, format, name, tz, unit, errors, infer_datetime_format, dayfirst, yearfirst, exact) 427 format = None 429 if format is not None: --> 430 res = _to_datetime_with_format( 431 arg, orig_arg, name, tz, format, exact, errors, infer_datetime_format 432 ) 433 if res is not None: 434 return res File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py:538, in _to_datetime_with_format(arg, orig_arg, name, tz, fmt, exact, errors, infer_datetime_format) 535 return _box_as_indexlike(result, utc=utc, name=name) 537 # fallback --> 538 res = _array_strptime_with_fallback( 539 arg, name, tz, fmt, exact, errors, infer_datetime_format 540 ) 541 return res File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py:473, in _array_strptime_with_fallback(arg, name, tz, fmt, exact, errors, infer_datetime_format) 470 utc = tz == "utc" 472 try: --> 473 result, timezones = array_strptime(arg, fmt, exact=exact, errors=errors) 474 except OutOfBoundsDatetime: 475 if errors == "raise": File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\_lib

根据错误提示，可能是因为数据中存在某些值无法用指定的格式`%Y%m%d%H`转换为日期时间类型。您可以尝试使用`errors='coerce'`参数来处理这些无法转换的值，将其转换为`NaT`（不是时间）：

df['daily_10min'] = pd.to_datetime(df['daily_10min'], format='%Y%m%d%H', errors='coerce')

如果您希望将无法转换的行删除，则可以使用`dropna()`函数：

df.dropna(subset=['daily_10min'], inplace=True)

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('beijing_wangjing_125.txt', sep=',')
df['daily_10min'] = pd.to_datetime(df['daily_10min'], format='%Y%m%d%H', errors='coerce')
df.dropna(subset=['daily_10min'], inplace=True)
df.to_csv('beijing_wangjing_125_new.csv', index=False)

pd.to_datetime转美国时间

pd.to_datetime是pandas库中的一个函数，用于将字符串或其他类型的数据转换为日期时间格式。它可以将日期时间数据转换为pandas中的Timestamp对象，方便进行日期时间的处理和分析。

要将日期时间转换为美国时间，可以使用pd.to_datetime函数的参数utc=True。这样会将日期时间转换为UTC时间（协调世界时），然后再根据时区信息将其转换为美国时间。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个日期时间字符串
date_str = '2022-01-01 12:00:00'

# 将字符串转换为日期时间格式，并设置utc=True
date_time = pd.to_datetime(date_str, utc=True)

# 将日期时间转换为美国东部时间（纽约时区）
us_eastern_time = date_time.tz_convert('America/New_York')

print(us_eastern_time)

输出结果为：

2022-01-01 07:00:00-05:00

这里使用了`tz_convert`方法将UTC时间转换为美国东部时间（纽约时区）。你可以根据需要选择其他美国时区进行转换。