pandas转换毫秒级

pandas提供了`pd.to_datetime()`函数来进行时间类型的转换。要将毫秒级的时间戳转换为日期时间类型，可以使用`unit`参数设置为"ms"，例如：

pd.to_datetime(1642400714111, unit="ms")

这将返回一个对应于毫秒级时间戳的日期时间对象。

相关问题

python将csv中第一列2024/8/5 14:59:00格式的日期转换为毫秒级时间戳，没有列名

在Python中，你可以使用`pandas`库来处理CSV文件，然后通过`to_datetime`函数将日期字符串转换为日期时间对象，再用`timestamp()`方法转换为时间戳（以毫秒为单位）。假设CSV文件的第一行是日期数据，无列名，可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 加载CSV数据，指定分隔符（如逗号或其他），跳过标题行（因为没有列名）
data = pd.read_csv('your_file.csv', delimiter=',', header=None, parse_dates=[0])

# 将第一列（索引为0）的数据转换为datetime对象，并设置精确到毫秒
data['datetime'] = data.iloc[:, 0].dt.tz_localize(None).dt.round('ms')

# 计算时间戳并保存在新的列'milliseconds_timestamp'
data['milliseconds_timestamp'] = data['datetime'].astype(int) * 1000

# 如果CSV文件中只有一条记录，可以直接取值
if len(data) == 1:
    timestamp = data['milliseconds_timestamp'].values[0]
else:
    timestamp = data['milliseconds_timestamp'].tolist()

print(timestamp)

记得替换`'your_file.csv'`为你的实际文件路径。

pandas读取sql数据时保留其中时间列单位到毫秒

可以使用`read_sql_query`函数读取SQL数据，并指定时间列的数据类型为`datetime64[ms]`，即保留到毫秒级别。示例代码如下：

import pandas as pd
import sqlite3

# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')

# 读取SQL数据，指定时间列为datetime64[ms]
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', conn, parse_dates=['time_column'], dtype={'time_column': 'datetime64[ms]'})

# 关闭连接
conn.close()

其中，`parse_dates`参数指定需要转换为日期时间格式的列名列表，`dtype`参数指定每列的数据类型，这里我们将时间列的数据类型指定为`datetime64[ms]`，即保留到毫秒级别。