熊貓合併錯誤：TIMEDATE被轉換爲UNIX

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eth_price.head(n=5) 

Out[12]: 
       time eth_price 
0 2017-08-28 16:19:00 344.021 
2 2017-08-28 16:24:00 343.833 
3 2017-08-28 16:29:00 343.643 
4 2017-08-28 16:34:00 343.632 
5 2017-08-28 16:39:00 343.456 
btc_price.head(n=5) 

Out[13]: 
        time btc_price 
0 2017-08-27 22:50:00 4,389.6113 
1 2017-08-27 22:51:00 4,389.0850 
2 2017-08-27 22:52:00 4,388.8625 
3 2017-08-27 22:53:00 4,389.7888 
4 2017-08-27 22:56:00 4,389.9138

我想用下面的代碼合併他們time：

all_data = pd.merge(btc_price, eth_price, on = 'time', how = 'outer')

一個數據幀是6195行，另一個是908.理論上，all_data應該返回6195行，包含3列（time，btc_price，eth_price）。

出於某種原因，eth_price時間戳最初的btc_price timestamp-匹配正在轉化爲UNIX在這樣合併的數據幀：

time    btc_price  eth_price 
1504304640000000000  NA   386.541 
1504304940000000000  NA   386.48 
1504305240000000000  NA   386.67199999999997 
1504305540000000000  NA   386.37199999999996 
1504305840000000000  NA   386.606

這究竟是爲什麼以及如何解決呢？

編輯：這個問題即使仍然存在，當我使用顯式定義eth_price數據的時間戳，eth_price[0] = pd.to_datetime(eth_price[0], unit = 's')

來源

2017-09-01 zsad512

您是如何解決上一個問題的日期時間轉換問題的？ –

呃，實際上問題是csv文件本身的結構......行由於編輯而不匹配，所以我不得不手動重新對齊列 – zsad512

@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ'btc_price ['time']。dtype Out [8] ：dtype（'O'） eth_price ['time']。dtype Out [9]：dtype（' zsad512

嗯，我無法修復轉換到Unix時間戳eth_price，我也摸不清爲什麼它首先發生。

所以，我的解決方案是使用df.join代替如下：

all_data1 = btc_price.join(eth_price)

當我運行這行代碼中，eth_price['time']柱保持其原始格式。

來源

2017-09-02 19:25:59 zsad512

熊貓合併錯誤：TIMEDATE被轉換爲UNIX

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