Umwandeln von Zeiten

Wenn du dir nicht sicher bist, in welchem der anderen Foren du die Frage stellen sollst, dann bist du hier im Forum für allgemeine Fragen sicher richtig.
Antworten
Samoth
User
Beiträge: 41
Registriert: Freitag 24. November 2017, 15:13

Hallo,
ich stehe gerade auf dem Schlauch...
ich habe Zeitwerte die so aussehen:

Code: Alles auswählen

In [27]: time
Out[27]: 
array([ 11232000.,  11235600.,  11239200.,  11242800.,  11246400.,
        11250000.,  11253600.,  11257200.,  11260800.,  11264400.,
        11268000.,  11271600.,  11275200.,  11278800.,  11282400.,
        11286000.,  11289600.,  11293200.,  11296800.,  11300400.,
        11304000.,  11307600.,  11311200.,  11314800.])
Nun möchte ich diese in normale Daten umwandeln: dd.mm.yyyy HH:mm..
Das ist eigentlich eine ganz normal Unixumwandlung, allerdings rechnet er hier am 01.01.2017. Wie könnte man das Automatisieren?

Gruß
Sirius3
User
Beiträge: 17738
Registriert: Sonntag 21. Oktober 2012, 17:20

@Samoth: Unix-Timestamps sind's schonmal nicht. Was ist denn das für ein Zeitstempel?
Benutzeravatar
snafu
User
Beiträge: 6738
Registriert: Donnerstag 21. Februar 2008, 17:31
Wohnort: Gelsenkirchen

Samoth hat geschrieben:Das ist eigentlich eine ganz normal Unixumwandlung, allerdings rechnet er hier am 01.01.2017.
Also Sekunden seit 01.01.2017? Dann könntest du es mit datetime.timedelta() lösen, indem du sie mit dem seconds-Parameter übergibst und zum Referenzdatum addierst.
Samoth
User
Beiträge: 41
Registriert: Freitag 24. November 2017, 15:13

Hmm..
bisher habe ich das meist so gelöst:

Code: Alles auswählen

#Zusammenführen von Datum und Uhzeit, Umwandeln in datetime64[ns]
	time=temp['Date(dd-mm-yyyy)']+' '+temp['Time(hh:mm:ss)']
	dat64=pandas.to_datetime(time, format='%d:%m:%Y %H:%M:%S')
	#dates2=datetime.strptime(dates, '%d:%m:%Y %H:%M:%S')

	#Umwandeln der Zeitserie in ein datetime.datetime
	timenew=dat64.dt.to_pydatetime()
da das nun nc files sind geht das über pandas nicht.

Es ist Zeit fürs Wochenende :O
Antworten