解决Pandas转换Excel风格日期值时出现的OutOfBoundsDatetime错误并获取目标日期格式

嘿，我一眼就看出问题所在啦！你手里的launched_at列数值（比如1375134026、1377313137）根本不是Excel风格的日期，而是秒级的Unix时间戳——这就是你用Excel日期转换方法触发OutOfBoundsDatetime错误的原因！

为什么之前的方法会报错？ #

Excel日期是从1899-12-30开始累计的天数，比如数值1对应1899-12-31。而你把秒级时间戳当成天数处理的话，137万多天会算出远超出pandas支持范围的日期（pandas默认支持的日期区间大概是1677年到2262年），自然会触发越界错误。

正确的转换方法 #

直接使用pd.to_datetime()，指定unit='s'（表示输入是秒级Unix时间戳）即可，不需要设置origin参数：

import pandas as pd

# 转换秒级Unix时间戳为标准日期时间
cf_success['launch date'] = pd.to_datetime(cf_success['launched_at'], unit='s')

额外优化：指定时区（可选） #

如果你的时间戳是UTC时间，想要转换成特定时区（比如北京时间），可以加上时区参数并做转换：

# 先转成UTC时间，再转换为北京时间
cf_success['launch date'] = pd.to_datetime(cf_success['launched_at'], unit='s', tz='UTC').tz_convert('Asia/Shanghai')

验证示例 #

拿你的数值1375134026测试，转换后会得到2013-07-30 15:00:26（UTC时间），如果转成北京时间就是2013-07-30 23:00:26，完全符合你想要的标准日期时间格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者K C