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在 Pandas 中轉換 SAS 日期時間

convert a SAS datetime in Pandas(在 Pandas 中轉換 SAS 日期時間)
本文介紹了在 Pandas 中轉換 SAS 日期時間的處理方法,對大家解決問題具有一定的參考價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習吧!

問題描述

我正在使用 Pandas 通過 read_sas

SAS 數據集中有一個 datetime 變量,在 Pandas 中顯示為:

There is a datetime variable in the SAS dataset, which appears in Pandas as:

1.775376e+09

將其轉換為 str 后,日期為:

Once I convert it to str the date is:

1775376002.0

SAS 中的相應日期(不在我的 Pandas 數據集中)似乎是 DATETIME21.2

The corresponding date in SAS (not in my Pandas dataset) appears to be a DATETIME21.2

04APR2016:08:00:02.00

我嘗試使用轉換它

pd.to_datetime(df.mysasdate,format='%d%m%Y%H%M%S') 沒有成功

TypeError: 'float' object is unsliceable

有什么想法嗎?謝謝!

推薦答案

SAS 日期值

是一個值,表示從 1960 年 1 月 1 日到指定日期之間的天數.鏈接

is a value that represents the number of days between January 1, 1960, and a specified date. link

所以你可以轉換數字 to_timedelta 并添加 date 1960-01-01 00:00:00

So you can convert number to_timedelta and add date 1960-01-01 00:00:00

df = pd.DataFrame({'mysasdate':[1775376002.0, 1775377002.0]})
print (df)
      mysasdate
0  1.775376e+09
1  1.775377e+09

print (pd.to_timedelta(df['mysasdate'], unit='s') + pd.datetime(1960, 1, 1)) 
0   2016-04-04 08:00:02
1   2016-04-04 08:16:42
Name: mysasdate, dtype: datetime64[ns]

這篇關于在 Pandas 中轉換 SAS 日期時間的文章就介紹到這了,希望我們推薦的答案對大家有所幫助,也希望大家多多支持html5模板網!

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