大きなcsvファイルをJupyterノートブックに読み込んでおり、Epoch/Unixタイムスタンプとして16桁の数字（1352160000000000など）の列が含まれています。16桁の数字を人間が判読可能な日付に変換できません
私はこの番号をオンラインのEpoch/Unixタイムスタンプコンバータサイトでチェックし、それがわかっている時間を返します（GMT：Tuesday、November 6、2012 12:00:00 AM）。
私はデータフレームでこの数値を人間が判読可能な形式に変換するのに、エラーが発生するか、または（1970-01になります）df['TIME'] = pd.to_datetime(df['TIME'], unit='u')次のコードを使用しました。 -16 15：36：00.000）。
どこの人が私に間違っているのか、私は何が欠けているのかを指摘できますか？
「us」ユニットを使用する必要があります。
df['TIME'] = pd.to_datetime(df['TIME'], unit='us')
pd.to_datetime(1352160000000000,unit='us')
Out[24]: Timestamp('2012-11-06 00:00:00')
この回答をお寄せいただきありがとうございます。私は、最初に列全体を1,000,000で除算し、次に 'unit =' s ''を設定することよりもはるかにきれいに機能します。 – DreamingMan
unitがマイクロですので、あなたがunitとして'us'を使用する必要があります。
pd.to_datetime(1352160000000000, unit='us')例えば：
>>> pd.to_datetime(1352160000000000, unit='us')
Timestamp('2012-11-06 00:00:00')
この回答に感謝します。上記のように、私の回避策よりもはるかに優れていました。 – DreamingMan
Linuxでは、私は '8月30日01:00ダイ取得します：00 CET 42850214'である。正しいタイムスタンプは 'date -d @ 1352160000'である。だから最初に1Mで分割しなければなりません。 –