UNIX時間をパンダデータフレームで読み取り可能な日付に変換する

UNIX時間と価格が含まれたデータフレームがあります。人間が読める日付で表示されるようにインデックス列を変換したいと思います。

したがって、たとえば、インデックス列にはdateas 1349633705がありますが、それを10/07/2012（または少なくとも10/07/2012 18:15）として表示したいとします。

いくつかのコンテキストでは、これが私が作業しているコードと私がすでに試したことです：

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   

ご覧のとおり、df.date = df.date.apply(lambda d: datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d"))ここでは文字列ではなく整数を使用 しているため、機能しません。私は使用する必要があると思いますdatetime.date.fromtimestampが、これを全体に適用する方法がよくわかりませんdf.date。

ありがとう。

これらはエポックからの秒数のようです。

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

あなたが使用しようとすると：

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

エラーを受け取る：

「pandas.tslib.OutOfBoundsDatetime：単位 's'の入力を変換できません」

これは、DATE_FIELD秒単位で指定されていないことを意味します。

私の場合、それはミリ秒でした- EPOCH time。

変換は以下を使用して機能しました：

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

インポートpandas as pdしdfてデータフレームであると仮定します

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

私のために働く。

または、上記のコードの行を変更することによって：

# df.date = df.date.apply(lambda d: datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d"))
df.date = df.date.apply(lambda d: datetime.datetime.fromtimestamp(int(d)).strftime('%Y-%m-%d'))

それも動作するはずです。