yfinance返回Pandas DataFrame的13位Unix时间戳列转datetime失败如何解决

• 第一，Python标准库的datetime.fromtimestamp()仅支持传入单个数值类型的时间戳，你传入的df['UnixDate']是pandas Series结构（整列数据），标准库方法不支持批量处理这种结构，直接调用必然报错。
• 第二，你对时间戳精度的判断有误：13位Unix时间戳是毫秒级精度，不是秒级，就算你用循环逐行调用datetime.fromtimestamp()，转换出来的时间也会和实际时间完全不符。

直接使用pandas原生提供的pd.to_datetime()方法即可，该方法原生支持整列批量转换，还可以直接指定时间戳的单位，无需额外处理，代码如下：

# 13位毫秒级时间戳指定unit为ms，按需调整strftime的格式参数即可
df['DateCol'] = pd.to_datetime(df['UnixDate'], unit='ms').dt.strftime('%Y-%m-%d')

如果需要datetime类型的列而非字符串格式，删除末尾的.dt.strftime('%Y-%m-%d')部分即可。

你之前调整datetime导入语句的操作没有必要，代码运行失败和导入写法完全无关。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TameAim