Pandas: à l'Aide d'époque Unix timestamp comme Datetime index

Mon application consiste à traiter les données (contenus dans un fichier CSV) qui est de la forme suivante:

Epoch (number of seconds since Jan 1, 1970), Value
1368431149,20.3
1368431150,21.4
..

Actuellement j'ai lu le fichier CSV à l'aide de numpy loadtxt méthode (pouvez facilement utiliser read_csv de Pandas). Actuellement pour ma série, je suis de conversion les horodateurs champ comme suit:

timestamp_date=[datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp_column[i]) for i in range(len(timestamp_column))]

J'ai suivi ce par la mise en timestamp_date que la date d'index pour ma DataFrame. J'ai essayé de chercher à plusieurs endroits pour voir si il est plus rapide (intégré) de l'utilisation de ces époque Unix horodateurs, mais ne pouvait pas trouver un. Beaucoup d'applications utilisent de tels timestamp de la terminologie.

  1. Est-il une " méthode pour le traitement des formats de timestamp?
  2. Si non, quelle est la méthode recommandée pour le traitement de ces formats?

OriginalL'auteur Nipun Batra | 2013-05-13