这是什么日期时间格式，我该如何解析它？

Question

我有一些数据是从 API 中提取的，日期格式如下：'1522454400000'

不确定如何解析它，但这就是我所拥有的（尝试不成功）

df = DataFrame(test)
df.columns = ['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']
df.set_index('Date')
df.index = pd.to_datetime(df.index, unit = 'd')

其中变量 test 是基础数据的列表。这错误地将数据解析为 1970 年。

解析结果：

1970-01-01 00:00:00.000000000

有什么想法吗？

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Python版本：3

Pandas 版本。 0.23.0

这是一个再现性的工作示例。但首先，这是我发现的事实。

日期格式：64 位 Unix 时间戳，自 1970 年 1 月 1 日以来的毫秒数

时区：UTC

我的时区：UTC + 4（所需的日期时间索引）

代码：

import bitmex
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import datetime
import ccxt

api_connector = ccxt.bitmex({
    'enableRateLimit': True
})

#get OHLCV Data
testdata = api_connector.fetch_ohlcv('XBTZ18', '1h')

df2 = DataFrame(testdata)
df2.columns = ['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']
#df2.set_index('Date')
df2.index = pd.to_datetime(df2.Date, unit='ms')
df3 = df2.drop(['Date'],
              axis =1)
df3.tail()

这个returns:

Open    High    Low Close   Volume
Date                    
2018-07-06 00:00:00 6538.5  6555.0  6532.5  6537.0  176836
2018-07-06 01:00:00 6537.0  6535.5  6520.5  6524.5  139735
2018-07-06 02:00:00 6524.5  6542.5  6525.5  6542.5  59759
2018-07-06 03:00:00 6542.5  6545.0  6538.0  6538.0  121410
2018-07-06 04:00:00 6538.0  6538.5  6477.5  6525.0  764125

关闭！但没有雪茄。今天的日期是 2018 年 8 月 31 日，所以我至少希望它在正确的月份。

伙计们，我做错了什么？

Answer 1

这几乎可以肯定是 "Unix time" 的变体：自 1970 年 1 月 1 日纪元以来的秒数，而不是自 1970 年 1 月 1 日纪元以来的秒数，而是自 1970 年 1 月 1 日纪元以来的毫秒：

>>> datetime.datetime.utcfromtimestamp(int('1522454400000') / 1000)
datetime.datetime(2018, 3, 31, 0, 0)

这看起来确实是一个合理的约会。它甚至看起来可能是 UTC，而不是当地时间（除非你碰巧在英国，或者没想到它恰好是午夜）。

我认为 Pandas' 中的任何内置格式（实际上只是对 datetime and/or dateutil 格式的包装）与此完全匹配，所以你可能需要做我所做的事情（转换为 int 并将其视为数字）或做字符串等价物（切掉最后 3 个字符，然后将其视为 UNIX 时间戳的字符串）。

第一个似乎更简单：

>>> pd.to_datetime(int('1522454400000'), unit='ms')
Timestamp('2018-03-31 00:00:00')

事实上，它甚至可以直接对字符串进行隐式转换：

>>> pd.to_datetime('1522454400000', unit='ms')
Timestamp('2018-03-31 00:00:00')

这是什么日期时间格式，我该如何解析它？

What datetime format is this and how do I parse it?

python

datetime

datetime-format

pandas

ccxt