当索引既是时间戳又是日期时间时，将所有索引值都转换为日期时间

Question

我想将时间序列DataFrame的索引转换为日期时间。问题是有些索引是时间戳，有些是日期时间。

time                     C1
2020-10-18 13:38:43.349  0.046   
2020-10-18 13:52:34.104  0.099  
1602824859304            1.000   
1602824934121            0.007   

此：df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='ms')
收益率：ValueError: non convertible value time with the unit 'ms'

此：df["time"] = df["time"].apply(lambda x: pd.to_datetime(x,errors='ignore').strftime('%Y-%m-%d %H:%M') if len(x) !=0 else "----")
收益率：AttributeError: 'str' object has no attribute 'strftime'

这是一个类似的问题，但不适用于我的情况：
仅当字符串长度不为零时，才将数据帧列转换为日期时间

我期望的输出是所有的索引行都是日期时间格式。

Answer 1

让我们尝试识别所有作为时间戳的行，并分别转换它们：

mask = df['time'].str.contains(' ')
df['time'] = (pd.to_datetime(df.loc[mask,'time'])
.reindex(df.index)
.fillna(pd.to_datetime(df.loc[~mask, 'time'], unit='ms'))
)

输出：

time     C1
0 2020-10-18 13:38:43.349  0.046
1 2020-10-18 13:52:34.104  0.099
2 2020-10-16 05:07:39.304  1.000
3 2020-10-16 05:08:54.121  0.007