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

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

@Samoth: Unix-Timestamps sind's schonmal nicht. Was ist denn das für ein Zeitstempel?

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.

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

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