[英]How to convert pandas timezone aware timestamps to UNIX epoche?
我需要将时区感知date_range(TimeStamps)转换为UNIX纪元值,以便在外部Javascript库中使用。
我的方法是:
# Create localized test data for one day
rng = pd.date_range('1.1.2014', freq='H', periods=24, tz="Europe/Berlin")
val = np.random.randn(24)
df = pd.DataFrame(data=val, index=rng, columns=['values'])
# Reset index as df column
df = df.reset_index()
# Convert the index column to the desired UNIX epoch format
df['index'] = df['index'].apply(lambda x: x.value // 10**6 )
df ['index']包含预期的UNIX纪元值,但它们以UTC(!)存储。
我想这是因为pandas将时间戳存储在引擎盖下的numpy UTC datetime64值中。
有没有一种聪明的方法可以在要求的时区内获得“正确”的纪元价值?
In [17]: df
Out[17]:
values
2014-01-01 00:00:00+01:00 1.027799
2014-01-01 01:00:00+01:00 1.579586
2014-01-01 02:00:00+01:00 0.202947
2014-01-01 03:00:00+01:00 -0.214921
2014-01-01 04:00:00+01:00 0.021499
2014-01-01 05:00:00+01:00 -1.368302
2014-01-01 06:00:00+01:00 -0.261738
2014-01-01 22:00:00+01:00 0.808506
2014-01-01 23:00:00+01:00 0.459895
[24 rows x 1 columns]
使用索引方法asi8
转换为int64(自纪元以来已经在ns
)这些是UTC时间!
In [18]: df.index.asi8//10**6
Out[18]:
array([1388530800000, 1388534400000, 1388538000000, 1388541600000,
1388545200000, 1388548800000, 1388552400000, 1388556000000,
1388559600000, 1388563200000, 1388566800000, 1388570400000,
1388574000000, 1388577600000, 1388581200000, 1388584800000,
1388588400000, 1388592000000, 1388595600000, 1388599200000,
1388602800000, 1388606400000, 1388610000000, 1388613600000])
这些是自纪元以来的当地时区。 请注意,这通常不是公共方法,我总是会交换UTC数据(如果需要,还可以交换时区)。
In [7]: df.index._local_timestamps()//10**6
Out[7]:
array([1388534400000, 1388538000000, 1388541600000, 1388545200000,
1388548800000, 1388552400000, 1388556000000, 1388559600000,
1388563200000, 1388566800000, 1388570400000, 1388574000000,
1388577600000, 1388581200000, 1388584800000, 1388588400000,
1388592000000, 1388595600000, 1388599200000, 1388602800000,
1388606400000, 1388610000000, 1388613600000, 1388617200000])
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