Pandas - Zeitspalte definieren

[OWT]

Hallo Zusammen

Es liegt ein pandas DataFrame mit diversen Spalten vor. Eine davon ist die Zeit in Millisekunden.
Wie man per For-Schleife alle nach einander macht, ist verständlich. Ich suche einen Weg, die Spalte als ganzes zu verwandeln.

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#Beispiel Code
zeitdaten = [1656072648492, 1656072648492, 1656072648492,1656072648492,1656072650492,1656072948498]
bsp = pd.DataFrame(data=zeitdaten)

#Einträge einzeln Umrechnen
erster_eintrag= bsp[0].iloc[0]
in_sekunden = erster_eintrag / 1000
als_zeit = datetime.datetime.fromtimestamp(in_sekunden)

[ThomasL]

Schon mal einen Blick in die Pandas Doku geworfen?

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/s ... etime.html

[OWT]

ja, stehts dort eh drinnen?

[Sirius3]

Ja, steht dort drin!

[OWT]

ok, danke für die Hilfe. dann ist ja alles klar.

pandas.to_datetime(arg, ...
arg: int, float, str, datetime, list, tuple, 1-d array, Series, DataFrame/dict-like
The object to convert to a datetime. If a DataFrame is provided, the method expects minimally the following columns: "year", "month", "day".

[__blackjack__]

@OWT: Da das „minimally“ in Deinem Zitat hervorgehoben ist, im Original aber nicht: Das hat nichts mit *Deinen* Daten zu tun. Der Satz fängt mit einem ``if`` an. Diesen Fall hast Du nicht.

[OWT]

Das ist doch ein DataFrame? Ist es nur ein Stück eines DataFrames? Vermutlich war das der Denkfehler. Wenn ich die Spalte genauer rufe, kommst richtige raus.

Antwort:
mit der "pd.to_datetime" Funktion kann Pandas die Zeiten direkt umrechnen bzw. definieren. Man kann zusätzlich die Einheit als 'ms' definiert, dann kommt es mit den Millisekunden klar. Beispiel anbei:

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import pandas as pd
daten = [[1656072648492,'a','kuh'],[1556072648492,'b','kalb'],[1656072648492,'b','kuh'],[1656072648492,'c','kalb'],[1656072650492,'d','schwein'],[1656072948498,'e','schwein']]
bsp = pd.DataFrame(data=daten, columns=['Zeit','Buchstabe','viech'])
bsp.index = pd.to_datetime(bsp['Zeit'], unit='ms')
bsp = bsp.drop(columns='Zeit')

viel Spass, schönen Feierabend und danke an alle, die übers Problem nachgedacht haben