我的目标是创建以下Pandas Dataframe （“date_time”列采用**' %Y-%m-%d %s：%m：%f% z'**格式）：
batt_no date_time
3 4 2019-09-19 20:59:06+00:00
4 5 2019-09-19 23:44:07+00:00
5 6 2019-09-20 00:44:06+00:00
6 7 2019-09-20 01:14:06+00:00但约束是我不想首先创建一个如下的 Dataframe ，然后将'date_time'列转换为上述格式。
batt_no date_time
3 4 1568926746
4 5 1568936647
5 6 1568940246
6 7 1568942046我需要通过将两个值列表转换为所需的 Dataframe 来直接创建它。
以下是我尝试过的操作，但出现错误（请注意：'date_time'值采用纪元格式，我需要指定该格式，但已将其转换为'%Y-%m-%d %s：%m：%f%z'格式）：
pd.DataFrame({'batt_volt':[4,5,6,7],
'date_time':[1568926746,1568936647,1568940246,1568942046].dt.strftime('%Y-%m-%d %s:%m:%f%z')}, index=[3,4,5,6])有人能帮忙吗？
注意：我的问题与here的问题不同，那里的问题涉及到pandas datetime到unix timestamp的转换，我的问题不同是因为：
1.我的时间戳值与此处提到的任何类型都略有不同
1.我不需要转换任何时间戳值，而是创建一个具有所需时间戳值的完整 Dataframe --以一种特定的方式使用我在问题中明确提到的列表。
1.我已经清楚地说明了我尝试的过程，但需要一些修改，以运行没有错误，这在任何方面都是类似的问题，在上述链接。
所以，我的问题肯定不一样，我请求重新开启。
1条答案
按热度按时间r1wp621o1#
按照建议，我把解决方案放在评论中作为这里的答案。
pd.to_datetime处理日期或日期列表，输入日期可以采用多种格式，包括epoch int。关键字unit确保这些int被解释为自1970年1月1日以来的秒数，而不是ms、μs、ns...因此在创建DataFrame时使用它来直接创建日期列表是相当容易的。
由于需要具有特定格式的字符串列表（顺便说一句，在任何特定的上下文之外，我认为存储日期时间并将其转换为字符串仅用于I/O操作可能更好。但我不知道具体的上下文），我们可以对结果使用
.strftime，当用一个列表调用to_datetime时，它的类型是DatetimeIndex。.strftime也对那些起作用，然后应用于列表的所有日期时间。所以我们得到了一个所需格式的字符串列表。最后剩下的问题是时区。这里，没有完美的解决方案。因为一个简单的
int，就像我们在开始的时候一样，没有时区。默认情况下，to_datetime创建的日期时间没有时区（就像那些int一样）。所以它们相对于用户决定的任何时区。to_datetime可以创建“时区感知日期时间”。但只能创建UTC。这是通过关键字argutc=True完成的。这样我们就得到了时区感知日期时间，假设我们提供的整数是自1970-01-01 00：00：00+00：00以来的秒数