如何将int64列转换为datetime列
将int64列转换为datetime列的方法取决于所使用的编程语言和数据库系统。以下是一种常见的方法：
- 首先，确保你的int64列表示的是日期和时间的整数值，例如Unix时间戳（以秒为单位）或自定义的时间格式。
- 使用编程语言中的日期和时间函数将int64值转换为datetime对象。具体的函数和语法可能因编程语言而异。以下是一些常见的示例：
- Python：使用datetime模块的fromtimestamp()函数，将int64值转换为datetime对象。
- Python：使用datetime模块的fromtimestamp()函数，将int64值转换为datetime对象。
- Java：使用java.util.Date类的构造函数，将int64值转换为Date对象。
- Java：使用java.util.Date类的构造函数，将int64值转换为Date对象。
- C#：使用DateTimeOffset类的FromUnixTimeSeconds()方法，将int64值转换为DateTimeOffset对象。
- C#：使用DateTimeOffset类的FromUnixTimeSeconds()方法，将int64值转换为DateTimeOffset对象。
- 如果你使用的是关系型数据库，可以使用数据库系统提供的日期和时间函数将int64列转换为datetime列。以下是一些常见的示例：
- MySQL：使用FROM_UNIXTIME()函数，将int64值转换为datetime类型。
- MySQL：使用FROM_UNIXTIME()函数，将int64值转换为datetime类型。
- PostgreSQL：使用TO_TIMESTAMP()函数，将int64值转换为timestamp类型。
- PostgreSQL：使用TO_TIMESTAMP()函数，将int64值转换为timestamp类型。
- SQL Server：使用DATEADD()函数和DATEDIFF()函数，将int64值转换为datetime类型。
- SQL Server：使用DATEADD()函数和DATEDIFF()函数，将int64值转换为datetime类型。
请注意，以上示例仅为常见的方法，具体的实现可能因编程语言和数据库系统而异。在实际应用中，你需要根据自己的需求和环境选择适合的方法。
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2回答
如何将这种格式的时间戳: 30/05/2022 13:05:48.360转换为秒？
这是我到目前为止掌握的代码：
def getDataset(self,csvfilename):
dataset={}
"""remove NaN and set to 0"""
df = pd.read_csv(csvfilename, encoding='utf-8').fillna(0)
"""
浏览 7提问于2022-09-29得票数 1
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2回答
我有一个数据，其中包括一个列，它包含自1970-1-1年以来传递的毫秒数。我需要将it的这一列转换为时间戳数据，这样我就可以最终将它转换为日期时间数据的一列，方法是将时间戳列序列添加到一个序列中，该序列完全由1970-1-1年的日期时间值组成。
我知道如何将一系列字符串转换为日期时间数据(pandas.to_datetime)，但我无法找到或想出任何解决方案来将整个ints列转换为datetime数据或时间戳数据。
浏览 0提问于2016-10-19得票数 22
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3回答
将列(数据类型: into 64)转换为使用Pandas的datetime存在一些问题。
原始数据：
Year
2015
2014
...
2010
预期结果：
Year
2015-01-01
2014-01-01
...
2010-01-01
我目前的结果是：
Year
1970-01-01 00:00:00.000002015
1970-01-01 00:00:00.000002014
...
1970-01-01 00:00:00.000002010
我试过：
data.Year = pd.to_datetime(data.Year)
data.Year = pd.to_datetime
浏览 3提问于2017-10-10得票数 14
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我有一个DataFrame，它有一个列sensorTime，用纳秒表示时间戳(currentTimeMillis() * 1000000)。下面是一个示例： sensorTime
1597199687312000000
1597199687315434496
1597199687320437760
1597199687325465856
1597199687330448640
1597199687335456512
1597199687340429824
1597199687345459456
1597199687350439168
1597199687355445504 我使用以下命令将本
浏览 40提问于2021-01-27得票数 0
1回答
使用此结构运行Decode()会产生'timestamp‘列的错误：
type Metrics struct {
Id int `orm:"column(id);auto"`
Name string `orm:"column(name);size(255);null" json:"metric_name"`
json:"lon"`
Timestamp time.Time `orm:"column(timestamp);type
浏览 1提问于2017-01-11得票数 1
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1回答
以下示例未编译
public static int main (string[] args) {
var now = new GLib.DateTime.now_utc();
int64 val = now.to_unix();
print ("%" + int64.FORMAT + "\n", val);
print ("%X\n", val); // ERROR
return 0;
}
十进制表示有一个int64格式字符串，而十六进制没有(参见)
浏览 7提问于2020-03-11得票数 1
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我对我所有的桌子都使用新类型的键
newtype Key' a = Key a deriving (Show, Generic, Functor)
type Key = Key' Int64
type KeyR = Key' (Column PGInt8)
type KeyW = Key' (Maybe (Column PGInt8))
$(makeAdaptorAndInstance "pKey" ''Key')
我现在想要一个可空的引用，在另一个表中使用这样的键，但我正在挣扎。如何将密钥引用为可空？
浏览 2提问于2016-08-05得票数 1
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我正在合并来自多个来源的带时间索引的数据(有些时间是整数时间戳，有些是UTC字符串)，为了便于操作，将时间转换为pandas时间戳，然后需要重新导出时间作为纪元时间戳。问题是，当(且仅当) DataFrame包含UTC和非UTC时间戳的混合时，我会在将时间戳转换回int64时出错。 这是可行的： df1 = pd.DataFrame([{'time':1617217320000}])
df1['time'] = pd.to_datetime(df1['time'], unit='ms')
df1['time']
浏览 31提问于2021-04-02得票数 2
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故意int溢出
、、
我使用哈希函数murmur2，它返回一个uint64。
然后我想把它存储在PostgreSQL中，它只支持BIGINT (签名64位)。
由于我对数字本身不感兴趣，而只对二进制值感兴趣(因为我将它用作检测唯一性的id (我的值集为~1000值，64位散列对我来说就足够了)，所以我想通过“只是”更改类型将其转换为int64。
一个人如何做到这一点，使编译器高兴？
浏览 3提问于2016-01-10得票数 4
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我正在尝试在Go中实现一个32位(MT19937-32，LFSR113 & LFSR88等)的随机源，但是math.Rand的source接口接受Int63()作为方法。 如何将uint32转换为int64 (非负int64或63位) 下面是一段LFSR88代码(省略了一些方法和常量)： type LFSR88 struct {
s1, s2, s3, b uint32
}
.
.
.
func (lfsr *LFSR88) Uint32() uint32 {
lfsr.b = (((lfsr.s1 << 13) ^ lfsr.s1) >>
浏览 18提问于2019-09-19得票数 0
我有一个如下的数据：
date product price amount
201901 A 10 20
201902 A 10 20
201903 A 20 30
201904 C 40 50
此数据保存在test.txt文件中。Date列以每周列的形式给出，由year和weekid串联而成。我尝试使用给定的代码将date列设置为索引：
import pandas as pd
import numpy as np
data=pd.read_csv("test.txt", sep="\t", parse_dates=[&#
浏览 4提问于2020-12-27得票数 1
1回答
我能够将pandas timestamp类型的numpy数组列转换为int数组：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [pd.datetime(2019, 1, 11, 5, 30, 1), pd.datetime(2019, 1, 11, 5, 30, 1), pd.datetime(2019, 1, 11, 5, 30, 1)], 'b': [np.nan, 5.1, 1.6]})
a = df.to_numpy()
a
# array([[Timestamp(&#
浏览 1提问于2019-08-15得票数 0
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1回答
我有在C#中生成身份验证密钥的代码，如下所示： public string generateToken()
{
byte[] time = BitConverter.GetBytes(DateTime.UtcNow.ToBinary());
byte[] key = Guid.NewGuid().ToByteArray();
string token = Convert.ToBase64String(time.Concat(key).ToArray());
return token;
} 身份验证密钥看
浏览 15提问于2020-04-13得票数 1
我有一个csv文件：
Date,2018-07-31,2018-08-31,2018-09-30
Value,12,34,56
然后使用以下命令将其加载到DF中：
df = pd.read_csv('test.csv')
整个第一行日期都被视为一个字符串。如何将第一行('date')中的值更改为TimeStamp对象，以便可以使用类似：df.columns[0].month的函数。
例如，如何使用to_datetime()选项更改整个第一行？
浏览 2提问于2018-10-29得票数 1
有几个浮动列，我想把所有的浮动列转换为int。
在了解这些浮动列的列名之前，如何将它们转换为一行的int类型？
浏览 0提问于2020-02-25得票数 2
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我有一只熊猫，它看起来像这样：
year month day
2019 1 29
2019 1 30
2019 1 31
2019 2 1
我想创建一个具有适当数据类型的日期列，例如：
year month day date
2019 1 29 2019-01-29
2019 1 30 2019-01-30
2019 1 31 2019-01-31
2019 2 1 2019-02-01
我知道在Python中，我可以从它的年份/月/日组件创建一个日期，如下所示：
>>> import dat
浏览 1提问于2019-02-01得票数 0
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下面的代码创建一个包含两列date和category的pd.DataFrame。date列被设置为使用datetime64[ns]类型。 >>> df = pd.DataFrame(data={'date': pd.Series(['2021-01-01', '2021-01-02',
'2021-01-03'], dtype='datetime64[ns]'), 'category': ['A', 'B
浏览 41提问于2021-08-12得票数 1
我有一个四列n行的datatable。在第一列中，我只有表示日期时间的整数(Int64)。在其他三列中，我有字符串。
我只想将第一列中的整数值更改为以下格式的日期时间(yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.fffffff)。
我附加了我想要做的事情。但是我得到了一个例外，那就是不可能将Int64转换为DateTime。
这就是我需要的:1.如何遍历第一列。2.如何将第一列中的每个条目从Int64更改/转换为DateTime
浏览 1提问于2016-12-15得票数 0
4回答
如何在Windows (MSVC8 & MSVC6)中将__int64转换为long？
正常的类型转换会起作用吗？
另外，如何将long转换为__int64？如果long是一个负值，它会起作用吗？
注意--我正在讨论的场景中，__int64变量将始终包含一个长度不超过32位的值。
浏览 1提问于2010-02-08得票数 3
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在PowerShell中，如何将DateTime字符串转换为秒之和？
浏览 6提问于2010-11-16得票数 45
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1回答
我的数据是从1947年到2012年的每日indate和1997年到2012年的outdate。我不明白下面的行怎么会产生一个monthstoadd = 62844 (这会浪费一些时间来抵消)。它是否是循环中使用的到uint16的转换？为什么，一个人能做些什么呢？
下面的行适用于INDATUMA和UTDATUMA格式为20071231的数据，例如日期解析似乎适用于indate和outdate，这些值是有意义的。(我展示的代码比严格意义上的代码更多，因为我对什么应该起作用的假设显然是错误的，所以我可能错了。数据结构来源于熊猫。)
all_treatments['indate'] =
浏览 3提问于2015-10-07得票数 1
1回答
以下是我的例子：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A A': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one'] ,
'B': ['Ar', 'Br', 'Cr', 'Ar','Ar'] ,
'C': [&#
浏览 3提问于2016-10-14得票数 3
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1回答
我试图在python中构建一个客户函数，它可以处理与日期相关的各种任务，因此在各种情况下使用起来都很容易。
我似乎在为如何将此应用于整个专栏而挣扎。
import pandas as pd
import datetime
df = pd.DataFrame({'dates' : ['2018-01-02','2018-06-15','2018-07-07']})
def get_date_attribute(date_attribute,date_field):
"""
Take
浏览 0提问于2018-06-17得票数 1
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如何将列的大数据帧从object转换为int？
数据帧：
user
1101110110100
1111222555555
1112223365556
1113656560005
asaseee"
tdyhhdy"
dtype: object
期望值：
user
1101110110100
1111222555555
1112223365556
1113656560005
dtype: int64
我已经使用了下面的代码。
df['user'].astype(int)
df['user'].asty
浏览 2提问于2018-03-08得票数 1
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2回答
熊猫拆卸柱
、、、、
从熊猫的文献中解释了一个由多个列组成的集合，例如日期列到单个列。
>>> df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016],
'month': [2, 3],
'day': [4, 5]})
>>> pd.to_datetime(df)
0 2015-02-04 1 2016-03-05 dtype: datetime64[ns]
但是我如何执行相反的转换呢？
浏览 3提问于2016-08-24得票数 2
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1回答
当我创建NSManagedObjects时，我使用了Scalar属性。例如：
@objc(Candy)
class Candy: DefaultDeserializableManagedObject {
@NSManaged var id: Int
@NSManaged var name: String
@NSManaged var smallImageUrl: String
@NSManaged var largeImageUrl: String
@NSManaged var price: Int
@NSManaged var sortOrde
浏览 2提问于2015-01-21得票数 4
1回答
我正在构建一个数据框，我希望使用Julia的日期作为列的名称，这可能吗？ 如果我有一个数据帧的话 df = DataFrame(); df.DateTime(2013)=2:4 这将返回一个错误。
浏览 11提问于2020-09-01得票数 2
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3回答
是否有方法以日期时间格式计算和返回日期时间列的中值？我想以datetime64ns格式计算python中列的中值。下面是列的示例：
df['date'].head()
0 2017-05-08 13:25:13.342
1 2017-05-08 16:37:45.545
2 2017-01-12 11:08:04.021
3 2016-12-01 09:06:29.912
4 2016-06-08 03:16:40.422
名称: recency，dtype: datetime64ns
我的目标是使中值与上面的日期列相同的日期时间格式：
尝试转换为np.a
浏览 4提问于2017-05-10得票数 12
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1回答
我在熊猫中有一个数据(df_logs)，如下所示：
name phone_number call_duration
Ana 4455533422 38
Mark 4452341115 300
Susan 33489982 120
call_duration列以秒为单位表示，我希望将该列中的所有值转换为分钟。
要做到这一点，我想使用timedelta对象，但是我不知道如何传递一个值列表，而不是给定的秒数。
而不是这样：
time = str(datetime.timedelta(seconds = 300))
我试图传递“call_duration”列中的每个值，但都没有成
浏览 2提问于2017-07-16得票数 0
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我想创建一只熊猫的df，比如：
df = pd.DataFrame(
{
"group": ["A", "A", "A", "A", "A"],
"date": ["2020-01-02", "2020-01-13", "2020-02-01", "2020-02-23", "2020-03-05"],
"value": [10, 2
浏览 1提问于2021-08-18得票数 3
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这是一个普遍的问题，但我已经使用熊猫一年多了，当我在熊猫DataFrame专栏中混合类型时，我就会陷入麻烦。我经常会有这样一个DataFrame：
df2 =
0 1 2 3 4
val_str test test test test test
val_date 2014-01-15 2014-01-15 2014-01-15 2014-01-15 2014-01-15
val_float 1.5 1.5
浏览 4提问于2014-05-05得票数 0
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3回答
我有一个数字列表，其中两行是字符串。
A= [1，'5.4'，'2',2，'6'，'3']
如何将其转换为熊猫数据，例如第一列和第三列是整数，第二列是浮点数。
通过
pd.DataFrame(A，dtype=float)
它把所有的东西都转换成浮标。
浏览 8提问于2021-09-14得票数 1
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如果我正确地读取了Pandas 0.13.1的文档，read_csv应该会在读取期间调用parse_dates = [<col1>,<col2>...]时生成日期时间列。我得到的是时间戳对象的列。即使有了.to_datetime的应用程序，我仍然会使用时间戳对象。我在这里错过了什么？如何读取字符串并将其直接转换为存储在dataframe中的datetime对象？似乎日期时间对象正在被转换为dataframe中的时间戳。
df = read_csv('Beijing_2010_HourlyPM2.5_created20140325.csv',parse_d
浏览 1提问于2014-04-21得票数 2
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我必须上传excel文件，我有一个格式正确的excel文件，我有一个包含大量数字的列，所以在excel中它用指数显示数字，例如我有这个值8.99681E+18(8996812351321100000)。
我是通过在运行时读取它来创建Datatable的，在生成DataTable之后，这个值被修改为(8996812351321100288)。我就是这么做的
var conn = new OleDbConnection();
if (fileExtension == ".xls")
//4.0 Connection String
if (fileExtension
浏览 2提问于2015-04-14得票数 0
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使用熊猫，我把csv文件变成了dataframe，并命名为data_A。
data_A = pd.read_csv("D:/power.csv")
data_A有列time
我想把它转换成整数类型。例如，2020-01-01 00:00:00 to 20200101000000 -- data_A['time']的数据类型是object。如何将整个列时间转换为int64值？
浏览 6提问于2021-11-25得票数 0
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我试图通过使用一个自定义函数( datetime )来获得熊猫dataframe列和一个datetime对象之间的区别，如下所示：
input_1['dataadmissao'].head(5)
0 2018-02-10
1 2009-08-23
2 2015-05-21
3 2016-12-17
4 2019-02-01
Name: dataadmissao, dtype: datetime64[ns]
这是我的密码：
###################### function to return difference in years ######
浏览 5提问于2021-02-02得票数 1
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我有一个DF，列如下：
datetime datetime64[ns]
objid int64
delay timedelta64[ns]
延迟输出的一个例子是：
0 days 00:04:59
由于某些原因，当我将这个DF加载到dcc.Store会话变量时，
data = df.to_json()
return data
在另一个回调中把它读回来，
df = pd.read_json(data)
它返回以下类型：
datetime datetime64[ns]
objid int64
delay
浏览 4提问于2020-08-05得票数 0
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更多地讨论和理解关于pandas.DataFrame.convert_dtypes的问题。
我从SAS表导入了这个DF：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 857613 entries, 0 to 857612
Data columns (total 27 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 c
浏览 2提问于2022-09-25得票数 1
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我有一个名为query_df的dataframe，其中一些列是datetime[ns]数据类型。
我想一次把所有的datetime[ns]转换成datetime[ns, UTC]。
这就是我到目前为止通过检索属于datetime[ns]的列所做的
dt_columns = [col for col in query_df.columns if query_df[col].dtype == 'datetime64[ns]']
要转换它，我可以使用pd.to_datetime(query_df["column_name"], utc=True)。
使用dt_colu
浏览 7提问于2021-05-27得票数 3
我正在检查python熊猫dataframe中所有列的数据类型。当我检查int64或float64列时，它可以正常工作，如下所示：
print("df['Pass'][0].dtype=",df['Pass'][0].dtype)
输出为df['Pass'][0].dtype= int64
但是，当我尝试检查应该是时间戳或字符串的列时，我从我所在的 try 块中删除，然后转到除了以外的
print("df['DATETIME'][0]=",df['DATETIME'][0])
pri
浏览 0提问于2021-05-28得票数 0
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1回答
我想知道如何找到包含“日期”的所有列，并将它们更改为日期时间。下面的代码可以将列更改为日期，但一次只能更改一列。
我想知道如何在所有列中找到字符串“Date”，并将每一列更改为datetime。
#data.DATE_cols = pd.to_datetime(data.Date_cols)
这段代码创建了一个有两个日期列的df，并只列出了它们。我如何将每一列转换为日期时间而不只是列出它们？
import pandas as pd
data = {'Name': ['bob','sam','jim'], 'DateOpe
浏览 1提问于2017-04-27得票数 1
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1回答
如何将dataframe的时间戳列转换为数值？在下面的数据帧'df‘中，下面时间列的数据类型是'datetime64’。
Time Count
2018-05-15 00:00:00 4
2018-05-15 00:15:00 1
2018-05-15 00:30:00 5
2018-05-15 00:45:00 6
2018-05-15 01:15:00 3
2018-05-15 01:30:00 4
2018-05-15 02:30:00 5
2018-05-15 02:45:00 3
2018
浏览 113提问于2018-05-30得票数 0
我有一个像这样的熊猫数据帧
D1 D2
0
1 3/4/2019 0:00 2/3/2019 0:00
2 2/4/2019 0:00
列D1 & D2包含日期。我想以天为单位计算这两个日期之间的差异并将其存储在新列'DIFF‘中
D1 D2 DIFF
0
1 3/4/2019 0:00 2/3/2019 0:00 29
2 2/4/2019 0:00
我使
浏览 6提问于2021-06-02得票数 0
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我有一个列，它的值类似于Mar18,Apr18,Jun18。我正在尝试转换成像201803,201804,201806这样的日期格式。我编写了如下语法：
pd.to_datetime(df['column'],format'%b%y')
这给了我列为2018-03-01,2018-04-01,2018-06-01。
如何将其转换为像201803,201804,201806这样的日期数据类型
我应该使用什么格式类型。
注:如果这是一个重复的问题，请告诉我前面的问题。
谢谢
浏览 0提问于2018-06-18得票数 1
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我正在复习一些代码，发现了这个奇怪的结果。如果您有一个具有一个整数类型值的dataframe，并将其强制为整数，那么您就得到了我认为您所期望的：
library(dplyr)
tibble(x = as.integer(c(1))) %>% as.integer()
[1] 1
但是如果它是int64类型的，你会得到一些奇怪的东西：
library(bit64)
tibble(x = as.integer64(c(1))) %>% as.integer()
[1] 0
怎么回事？我认为这与int64类有关。但我为什么要得到零呢？这只是错误处理的错误吗？
更新
好的，当您在d
浏览 15提问于2021-12-15得票数 5
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1回答
我有以下熊猫DataFrame：
data = pd.DataFrame({"id": [1, 2, 3, 4, 5],
"end_time": ["2016-01-13", "2016-01-01", "2016-11-12", "2016-01-17", "2016-03-13"]})
我希望将end_time列转换为datetime对象的列。但当我这样做的时候(到处都有这样的建议)：
data["end"] = data
浏览 1提问于2021-05-08得票数 0
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我有一个包含datetime64ns值的列。所以，在熊猫的一些细胞里，当它是空白的时候，它的值是NaN。我想运行以下函数，但是我面临一个错误。
错误如下:ValueError:无法将浮点数NaN转换为整数
下面是我的功能：
def excel_date2(date1):
temp = datetime(1899, 12, 30)
delta = date1 - temp
return int(delta.days)
在我的项目中，这就是我所说的：
df['endedAtInteger'] = df['endedAt'].apply(
浏览 1提问于2019-12-03得票数 1
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我有pandas数据框架和int64、object和datetime64[ns]数据类型。导出pandas DataFrame.to_Excel选项时如何保留这些数据类型？
我希望导出的Excel文件列如下所示：
Excel中的int64数字格式
Excel中的object文本格式
Excel中的datetime64[ns]数据格式
现在，我所有的Excel列格式都显示为General
浏览 10提问于2021-06-24得票数 2
1回答
如何将sklearn缩放器应用于pandas数据帧的所有行。这个问题与相关。如何将sklearn缩放器应用于一行的所有值？
注意:我知道对于特性缩放来说，在列中包含特性和按列缩放特性是很正常的，就像refenced问题中那样。然而，我想使用sklearn标度器来预处理可视化数据，在我的例子中，按行扩展是合理的。
浏览 11提问于2019-11-13得票数 1
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