Pythonはエポックタイムからdatetimeシリーズへの秒数を変換します

Question

エポックタイムからdatetimeオブジェクトシリーズまでの一連の秒数を高速に変換する方法はありますか？

私が使用します。

for i in range(len(df)): 
    df['datetime'].iloc[i] = datetime.fromtimestamp(df['epochtime'].iloc[i]) 

しかし、私のデータフレームが非常に大きいので、それは非常に遅いです。これを行うための速い方法はありますか？パンダのような機能？

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['epochtime'], unit='s') 

時間の比較：

Answer 1

あなたはto_datetime(..., unit='s')を使用することができます

In [158]: df = pd.DataFrame({'epochtime': pd.date_range('2001-01-01', freq='1S', periods=10**5)}).astype(np.int64)//10**9 

In [159]: 

In [159]: df.head() 
Out[159]: 
    epochtime 
0 978307200 
1 978307201 
2 978307202 
3 978307203 
4 978307204 

In [160]: 

In [160]: len(df) 
Out[160]: 100000 

In [161]: 

In [161]: %timeit df['datetime'] = pd.to_datetime(df['epochtime'], unit='s') 
100 loops, best of 3: 16.9 ms per loop 

In [162]: 

In [162]: %%timeit 
    .....: for i in range(len(df)): 
    .....:  df['datetime'].iloc[i] = datetime.fromtimestamp(df2['epochtime'].iloc[i]) 
    .....: 
c:\envs\py35\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:128: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame 

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy 
    self._setitem_with_indexer(indexer, value) 
1 loop, best of 3: 54.5 s per loop 

結論： @Natecat、 あなたは（16.9 ms対54.5 s