从UNIX转换时，Pandas数据帧不包括一天中的时间

Question

我正在从一个以UNIX毫秒时间为时间戳的API中检索数据，并试图将此数据保存到CSV文件中。数据以每日为单位，但如前所述以UNIX毫秒时间表示。

我正在使用pandas函数将毫秒转换为日期时间，但仍然没有使用一天中的时间部分保存数据。我的代码如下：

ticker = 'tBTCUSD'
r = requests.get(url, params = params)
data = pd.DataFrame(r.json())
data.set_index([0], inplace = True)
data.index = pd.to_datetime(data.index, unit = 'ms' )
data.to_csv('bitfinex_{}_usd_{}.csv'.format(ticker[1:-3].lower(), '1D'), mode='a', header=False)

它将数据保存为2020-08-21而不是2020-08-21 00:00:00。当我对API进行民意调查时，比如说，每小时或15分钟，这仍然包括时间，但每天的时间间隔不包括。我想知道是否缺少将时间从UNIX毫秒相应地转换为%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z格式的步骤？

Answer 1

您可以始终明确指定格式：

data.index = pd.to_datetime(data.index, unit='ms').strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S UTC')
print(data)
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2020-09-10 00:00:00 UTC  10241.000000  10333.862868  10516.00000  10233.087967   3427.178984
2020-09-09 00:00:00 UTC  10150.000000  10240.000000  10359.00000  10010.000000   2406.147398
2020-09-08 00:00:00 UTC  10400.000000  10148.000000  10464.00000   9882.400000   6761.138356
2020-09-07 00:00:00 UTC  10275.967600  10397.000000  10430.00000   9913.800000   6301.951492
2020-09-06 00:00:00 UTC  10197.000000  10276.000000  10365.07422  10031.000000   2755.663001
...                               ...           ...          ...           ...           ...
2020-05-18 00:00:00 UTC   9668.200000   9714.825163   9944.00000   9450.000000   9201.536549
2020-05-17 00:00:00 UTC   9386.000000   9668.200000   9883.50000   9329.700000   9663.262087
2020-05-16 00:00:00 UTC   9307.600000   9387.952090   9580.00000   9222.000000   4157.691762
2020-05-15 00:00:00 UTC   9791.000000   9311.200000   9848.90000   9130.200000  11340.269781
2020-05-14 00:00:00 UTC   9311.967387   9790.954158   9938.70000   9266.200000  12867.687617