[解決済み] pandas のデータフレームで unix 時間を読み取り可能な日付に変換する

質問

unixの時刻と価格を含むdataframeを持っています。インデックス・カラムを変換して、人間が読める日付で表示したいのですが、どうすればよいですか？

例えば date として 1349633705 として表示させたいのですが、インデックスカラムでは 10/07/2012 (または、少なくとも 10/07/2012 18:15 ).

私が今使っているコードと、すでに試したことを説明します。

import json
import urllib2
from datetime import datetime
response = urllib2.urlopen('http://blockchain.info/charts/market-price?&format=json')
data = json.load(response)   
df = DataFrame(data['values'])
df.columns = ["date","price"]
#convert dates 
df.date = df.date.apply(lambda d: datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d"))
df.index = df.date   

見ての通り、私は df.date = df.date.apply(lambda d: datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d")) これは、文字列ではなく整数を扱っているため、うまくいきません。そこで datetime.date.fromtimestamp の全体に適用する方法がよくわからないのですが、どうすればいいのでしょうか？ df.date .

ありがとうございます。

解決方法は？

エポックからの秒数のようです。

In [20]: df = DataFrame(data['values'])

In [21]: df.columns = ["date","price"]

In [22]: df
Out[22]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 358 entries, 0 to 357
Data columns (total 2 columns):
date     358  non-null values
price    358  non-null values
dtypes: float64(1), int64(1)

In [23]: df.head()
Out[23]: 
         date  price
0  1349720105  12.08
1  1349806505  12.35
2  1349892905  12.15
3  1349979305  12.19
4  1350065705  12.15
In [25]: df['date'] = pd.to_datetime(df['date'],unit='s')

In [26]: df.head()
Out[26]: 
                 date  price
0 2012-10-08 18:15:05  12.08
1 2012-10-09 18:15:05  12.35
2 2012-10-10 18:15:05  12.15
3 2012-10-11 18:15:05  12.19
4 2012-10-12 18:15:05  12.15

In [27]: df.dtypes
Out[27]: 
date     datetime64[ns]
price           float64
dtype: object