python中的日期时间转换和操作

Question

我的原始数据是CSV格式。 我将其加载为pandas数据框，并将datetime字段加载为对象。

datetime1   22773 non-null object
datetime2   22771 non-null object

使用pd.to_datetime(df['datetime1'])将其转换为pd.to_datetime(df['datetime1']) datetime64[ns] 。

但是这样做的话，实际值增加了7小时。

我有2个问题-

1. datetime64[ns]的单位是什么？ 是基于Unix时间还是其他时区？

2. 如何减去7小时并保留实际值，但我的字段格式仍为datetime？

Answer 1

1. 这只是基于numpy的datetime64 [ns]的数据类型。 它不包含更改数据的时区属性

2. df["existing or new column"] = df["datetime1] - pd.Timedelta(7, 'h')

同样，当您使用parse_dates参数读取csv时，总是可以将其转换为日期时间，就像这样。 这样可以跳过pd.to_datetime（）步骤

df = pd.read_csv("filename", parse_dates = ["datetime1","datetime2"])