Pandas导出JSON后如何解析毫秒级时间戳索引为datetime类型

Pandas to_json 方法导出时间类型字段时，默认输出毫秒级13位Unix时间戳，而Python标准库 datetime.fromtimestamp() 仅接收秒级10位时间戳作为入参，直接传入13位数值会超出合法范围，触发OSError。

方案1：直接转换已有的13位时间戳 #

转换前先将毫秒级时间戳除以1000转为秒级即可，注意json解析后的时间戳键为字符串类型，需要先转成整型：

单值转换示例 #

from datetime import datetime
epoch_time_ms = 1629417600000
# 整除1000转为秒级，如需保留毫秒精度可改为 /1000
datetime_time = datetime.fromtimestamp(epoch_time_ms // 1000)

批量转换解析后的字典 #

converted_data = {
    datetime.fromtimestamp(int(ts_key) // 1000): val
    for ts_key, val in parsed.items()
}

方案2：导出阶段指定时间格式（更规范，避免单位歧义） #

在调用 to_json 时指定 date_format="iso"，直接导出标准ISO格式的时间字符串，后续转换更稳定，不会出现单位混淆问题：

# 导出时指定ISO时间格式
result = df.to_json(orient="index", date_format="iso")
parsed = json.loads(result)

# 直接用ISO格式转换
converted_data = {
    datetime.fromisoformat(ts_key): val
    for ts_key, val in parsed.items()
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bbartling