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ndarrayをインポートして取得したデフォルトのシーケンシャルインデックス（0,1,2、...）を持つ23シリーズで構成されるパンダデータフレームがあります。

データフレームのシリーズの2つには、記録時間情報が含まれています。1つのシリーズ（「SECONDS」）には、1900年の開始からの秒数が含まれます。もう1つのシリーズ（「NANOSECONDS」）には、対応する秒までのナノ秒数が含まれます。

Pythonでは、変換は次のように（単一のレコードで）実行できます。

import datetime as dt
Mydt = dt.datetime(1990,1,1,0,0,0) + dt.timedelta(seconds = 706500000)
print Mydt

パンダのメソッドには、現在のシーケンシャルデータフレームインデックスを置き換えることができるdatetime（64）日付/タイムスタンプを取得するために同様の配列計算を実行する方法がありますか？

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sec1990年以降の秒数を表す整数の配列であるとします。

In [26]: import pandas as pd

In [27]: pd.Index(datetime(1990, 1, 1) + sec * pd.offsets.Second())
Out[27]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[1990-01-01 00:14:40, ..., 1990-04-26 17:26:52]
Length: 10000, Freq: None, Timezone: None
于 2012-08-29T18:57:05.573 に答える