在 Pandas 中转换 SAS 日期时间
问题描述
我正在使用 Pandas 通过 read_sas
SAS 数据集中有一个 datetime 变量,在 Pandas 中显示为:
There is a datetime variable in the SAS dataset, which appears in Pandas as:
1.775376e+09
将其转换为 str
后,日期为:
Once I convert it to str
the date is:
1775376002.0
SAS 中的相应日期(不在我的 Pandas 数据集中)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
我尝试使用转换它
pd.to_datetime(df.mysasdate,format='%d%m%Y%H%M%S')
没有成功
TypeError: 'float' object is unsliceable
有什么想法吗?谢谢!
解决方案
SAS 日期值
是一个值,表示从 1960 年 1 月 1 日到指定日期之间的天数.链接
is a value that represents the number of days between January 1, 1960, and a specified date. link
所以你可以转换数字 to_timedelta代码> 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]
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