关于pandas 读CSV遇到时间戳的转换（不会缺失精度）

关于pandas 读CSV遇到object类型的时间的转换（不会缺失精度）

pandas 读CSV遇到时间戳的转换时间字符串

# 时间戳转时间字符串   timestemp--转--object
def stamp2time(timestamp):  # 时间戳转日期函数time_local = time.localtime(timestamp / 1000)dt = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time_local)return dtdf = pd.read_csv("data.csv")
df["timestamp"] = df["timestamp"].apply(stamp2time)
pirnt(df.info())

现在的时间列变成了object(也就是pandas中字符串)格式

pandas普通时间字符串转换成datetime时间格式

# object--转--datetime64
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

经过to_datetime函数后的字段从object格式转换为datetime64格式

pandas时间字符串转换成datetime时间格式（不会丢失精度）

丢失精度的问题

一般的情况下objec转datetime只需要使用to_datetime即可，然而有的时候会发现，对于有些CSV文件这样做会使转换后的时间与愿时间不对照，也就是发生了精度的丢失。

例如：当前的时间是这样的

经过to_datetime之后变成了这样

可以发现时间列与原数据发生了变化，猝不及防的bug产生了！！！

解决办法

from dateutil.parser import parsedf_pre = pd.read_csv("data.csv")
# 这种方式转化时间不会丢失精度  object---转---datetime64
df_pre['timestamp'] = df_pre['timestamp'].apply(parse)
print(df_pre.info())
print(df_pre)

这样就可以解决丢失精度的问题，转换后的时间格式一致：

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