在Google BigQuery中如何将time_usec转换为yyyy-mm-dd日期格式？

time_usec一般为Unix微秒时间戳类型，以下是不同常用工具的实现方案：

1. Excel/WPS表格场景 #

• 若time_usec是数值型微秒时间戳，使用公式直接转换：
  =TEXT(INT(A1/1000000/86400)+DATE(1970,1,1),"yyyy-mm-dd")
  说明：将公式里的A1替换为time_usec列对应的单元格即可，公式先把微秒转为秒级时间戳，再转换为Excel可识别的日期序列，最后格式化输出目标格式。
• 若time_usec是自带日期的文本类型，直接截取格式化即可：
  =TEXT(LEFT(A1,10),"yyyy-mm-dd")

2. Python（Pandas）场景 #

import pandas as pd

# 替换df为你的数据表变量名
# 处理微秒时间戳格式的time_usec
df['date'] = pd.to_datetime(df['time_usec'], unit='us').dt.strftime('%Y-%m-%d')

# 处理文本格式的time_usec
df['date'] = pd.to_datetime(df['time_usec']).dt.strftime('%Y-%m-%d')

3. SQL场景 #

不同数据库语法略有差异：

• MySQL：

-- 处理微秒时间戳
SELECT DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(time_usec/1000000), '%Y-%m-%d') AS date FROM 你的表名;
-- 处理文本时间格式
SELECT DATE(time_usec) AS date FROM 你的表名;

• PostgreSQL：

-- 处理微秒时间戳
SELECT TO_CHAR(TO_TIMESTAMP(time_usec / 1000000), 'YYYY-MM-DD') AS date FROM 你的表名;

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mishal