python - Convertir tiempo de Unix a fecha legible en pandas DataFrame

date unix

Question

Tengo un marco de datos con tiempos Unix y precios en él. Quiero convertir la columna de índice para que se muestre en fechas legibles por humanos. Así que, por ejemplo, tengo "fecha" como 1349633705 en la columna de índice, pero me gustaría que se muestre como 10/07/2012 (o al menos 10/07/2012 18:15). Para cierto contexto, aquí está el código con el que estoy trabajando y lo que ya he intentado:

import json
import urllib2
from datetime import datetime
response = urllib2.urlopen(''http://blockchain.info/charts/market-price?&format=json'')
data = json.load(response)   
df = DataFrame(data[''values''])
df.columns = ["date","price"]
#convert dates 
df.date = df.date.apply(lambda d: datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d"))
df.index = df.date   
df

Como pueden ver, estoy usando df.date = df.date.apply(lambda d: datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d")) que no funciona porque estoy trabajando con enteros, no con cadenas. Creo que necesito usar datetime.date.fromtimestamp pero no estoy muy seguro de cómo aplicar esto a la totalidad de df.date. Gracias.

Answer 1

Estos parecen ser segundos desde la época.

In [20]: df = DataFrame(data[''values''])

In [21]: df.columns = ["date","price"]

In [22]: df
Out[22]: 
<class ''pandas.core.frame.DataFrame''>
Int64Index: 358 entries, 0 to 357
Data columns (total 2 columns):
date     358  non-null values
price    358  non-null values
dtypes: float64(1), int64(1)

In [23]: df.head()
Out[23]: 
         date  price
0  1349720105  12.08
1  1349806505  12.35
2  1349892905  12.15
3  1349979305  12.19
4  1350065705  12.15
In [25]: df[''date''] = pd.to_datetime(df[''date''],unit=''s'')

In [26]: df.head()
Out[26]: 
                 date  price
0 2012-10-08 18:15:05  12.08
1 2012-10-09 18:15:05  12.35
2 2012-10-10 18:15:05  12.15
3 2012-10-11 18:15:05  12.19
4 2012-10-12 18:15:05  12.15

In [27]: df.dtypes
Out[27]: 
date     datetime64[ns]
price           float64
dtype: object

Answer 2

Si intentas usar:

df[DATE_FIELD]=(pd.to_datetime(df[DATE_FIELD],***unit=''s''***))

y recibe un error:

"pandas.tslib.OutOfBoundsDatetime: no se puede convertir la entrada con la unidad ''"

Esto significa que DATE_FIELD no se especifica en segundos.

En mi caso, fue milli segundos - EPOCH time .

La conversión funcionó usando a continuación:

df[DATE_FIELD]=(pd.to_datetime(df[DATE_FIELD],unit=''ms'')) 

Answer 3

Suponiendo que importamos pandas como pd y df es nuestro marco de datos

pd.to_datetime(df[''date''],unit=''s'')

este código funcionó para mí