pandas转换毫秒级
时间: 2023-11-03 09:01:20 浏览: 51
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:
```python
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
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:
```python
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。
pandas读取数间数据时会将毫秒四舍五入
是的,如果使用默认的 pandas 读取数据方式,时间数据的毫秒会被四舍五入。这是因为 pandas 中的 datetime 类型默认只保留到微秒级别(即精度为 1e-6 秒),而大部分时间数据中的毫秒精度是 1e-3 秒,因此在转换为 pandas datetime 类型时会被四舍五入到微秒级别。
如果需要保留时间数据的毫秒精度,可以通过指定 `dtype` 参数为 `object` 或 `str`,将时间数据读取为字符串格式,然后再将其转换为 datetime 类型,并指定毫秒精度。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'time': ['2021-06-01 12:00:00.123', '2021-06-01 12:00:00.456', '2021-06-01 12:00:00.789']}
df = pd.DataFrame(data)
# 读取时间数据为字符串格式
df['time'] = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['time'], dtype={'time': 'object'})['time']
# 将时间数据转换为 datetime 类型,并指定毫秒精度
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
# 输出结果
print(df)
```
其中,`read_csv` 函数指定 `dtype` 参数为 `object`,将时间数据读取为字符串格式,`to_datetime` 函数将字符串格式的时间数据转换为 datetime 类型,并指定格式为 `%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f`,即保留到毫秒级别。
输出结果如下:
```
time
0 2021-06-01 12:00:00.123
1 2021-06-01 12:00:00.456
2 2021-06-01 12:00:00.789
```
这样就可以保留时间数据的毫秒精度了。