TypeError修复：不降级Python版本解决Decimal转时间戳报错问题

报错根源 #

datetime.utcfromtimestamp() 仅支持Python原生数值类型（int/float），无法直接解析decimal.Decimal对象，因此抛出类型错误。

修复方案1：显式转换Decimal为float（修改原有apply逻辑） #

在lambda表达式中先将Decimal对象转为float，再传入utcfromtimestamp：

from datetime import datetime

df['sample_time'] = df['sample_time'].apply(lambda x: datetime.utcfromtimestamp(float(x) / 1000).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

注意：原代码中的%D是月/日/年格式（如06/15/24），若需要年-月-日格式，需改为%d，即%Y-%m-%d %H:%M:%S。

修复方案2：使用pandas原生方法（更高效） #

对于DataFrame批量处理，pandas内置的to_datetime性能远优于apply，推荐使用：

import pandas as pd

# 将Decimal转为float后，指定unit='ms'处理毫秒级时间戳
df['sample_time'] = pd.to_datetime(df['sample_time'].astype(float), unit='ms').dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

额外提示 #

如果你的时间戳是整数毫秒，也可以先转int再计算：int(x)/1000，结果与转float一致。以上方案均兼容Python3.7及以上受支持版本，无需降级。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Christopher McHugh