在 pandas 转换SAS日期时间 [英] convert a SAS datetime in Pandas

问题描述

我使用熊猫阅读 Sas 数据集，使用 read_sas

I am using Pandas to read a Sas dataset using read_sas

SAS数据集中有一个datetime变量，它在Pandas中显示为：

There is a datetime variable in the SAS dataset, which appears in Pandas as:

1.775376e + 09

一旦将其转换为 str ，日期为：

Once I convert it to str the date is:

1775376002.0

SAS中的相应日期（不是我的熊猫数据集）似乎成为 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

pd.to_datetime（df .mysasdate，format ='％d％m％Y％H％M％S'）没有成功

TypeError: 'float' object is unsliceable

任何想法？
谢谢！

Any ideas? Thanks!

推荐答案

我想你可以尝试更改％m 到％b 并添加％f ：

I think you can try change %m to %b and add %f:

print pd.to_datetime(df.mysasdate,format='%d%b%Y:%H:%M:%S.%f')
0   2016-04-04 08:00:02
Name: mysasdate, dtype: datetime64[ns]

更多信息，请参阅此处。

编辑：

SAS日期值

SAS date value

是一个代表1960年1月1日之前的天数的值，和一个指定的日期。 链接

is a value that represents the number of days between January 1, 1960, and a specified date. link

所以你可以转换号码 to_timedelta 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

print df
    mysasdate
0  1775376002.0

print pd.to_timedelta(df.mysasdate, unit='s') + pd.datetime(1960, 1, 1)
0   2016-04-04 08:00:02
Name: mysasdate, dtype: datetime64[ns]

这篇关于在 pandas 转换SAS日期时间的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！