pandas DataFrame epoch时间戳转可读日期格式报错问题咨询

• 报错的核心是dt列的数据类型为字符串（str），而datetime.fromtimestamp()方法要求传入整数类型的epoch时间戳，类型不匹配导致触发错误。
• 你可以先执行print(weather_data['dt'].dtype)确认列类型，若输出为object即可验证该问题，一般是从JSON加载数据时自动识别类型错误导致的。

有两种常用实现方式：

方式1：调整现有lambda逻辑，新增类型转换步骤 #

先把传入的参数转为整数再处理：

from datetime import datetime
weather_data['dt'] = weather_data['dt'].apply(lambda x: datetime.fromtimestamp(int(x)).strftime("%m/%d/%Y %H:%M:%S"))

方式2：使用pandas内置时间处理方法（处理大数据集时效率更高，更推荐） #

import pandas as pd
# astype(int)先转列类型为整数，unit='s'指定时间戳单位为秒
weather_data['dt'] = pd.to_datetime(weather_data['dt'].astype(int), unit='s').dt.strftime("%m/%d/%Y %H:%M:%S")

补充注意：你原代码中的strftime格式为%m-%d-%Y，和你需求的%m/%d/%Y %H:%M:%S不一致，上述代码已经调整为你需要的目标日期格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aerioeus