Pandas to_datetime 方法在转换 Unix 时间戳时给出错误的年份

Question

当使用 Pandas Dataframe 的 to_datetime 方法将 Unix 时间戳转换为从数据记录器收集的数据列中的格式化日期时间时，我得到了错误的年份 20 年。我检查了这篇文章和许多其他文章，但没有找到原因。

在 Pandas Dataframe 列中，我有一系列 Unix 时间戳值。使用在线 Epoch 转换器，时间戳给出正确的日期和时间，但使用 Pandas 中的 to_datetime 函数，该年份是 20 年之后。年份应该是 2024 年。其他一切都是正确的。 使用代码：

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

使用 to_datetime 方法转换时间戳值，结果如下所示：

1073924220   2004-01-12 16:17:00
1073924690   2004-01-12 16:24:50
1073924790   2004-01-12 16:26:30

但是20年过去了。 好的，我可以像这样添加 20 年：

df['WS_knot_TMx'] = df['WS_knot_TMx'].apply(lambda x: x - timedelta(days=365.25*20))

但这有点麻烦。为什么转变要等20年？

Answer 1

根据 https://www.epochconverter.com/，您看到的输出是正确的 - 年份是 2004 年。您确定没有拼写错误吗？

1705082400 将是 2024-01-12 06:00:00 - 我注意到你的数据以 107 开头，而不是 170

Answer 2

因此，知道 Campbell Scientific 的纪元是 1990-01-01，我所需要做的就是将原点设置如下：-

df['WS_knot_TMx'] = pd.to_datetime(df['WS_knot_TMx'], unit='s', origin=631152000)

631152000是1970年和1990年之间的差异，我得到了正确的日期。 非常感谢上面的人帮助我解决这个问题。