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从tradingview导出csv将时间格式更改为可读的时间格式

从tradingview导出的CSV文件中,时间格式通常是以时间戳的形式呈现的。如果想将时间格式更改为可读的时间格式,可以通过以下步骤实现:

  1. 读取CSV文件:使用编程语言中的文件读取功能,如Python中的csv模块或Pandas库的read_csv函数,读取导出的CSV文件。
  2. 解析时间戳:对于每个时间戳,需要将其转换为可读的时间格式。时间戳通常是以秒或毫秒为单位的数字,表示自1970年1月1日以来的时间。可以使用编程语言中的日期时间处理功能,如Python中的datetime模块或Pandas库的日期时间函数,将时间戳转换为日期时间对象。
  3. 格式化时间:将日期时间对象格式化为可读的时间格式。可以使用日期时间对象的格式化方法,根据需求选择合适的格式字符串,如"%Y-%m-%d %H:%M:%S"表示年-月-日 时:分:秒的格式。
  4. 更新CSV文件:将格式化后的时间替换原始的时间戳数据,并将更新后的数据写回CSV文件。使用编程语言中的文件写入功能,如Python中的csv模块或Pandas库的to_csv函数,将更新后的数据写回CSV文件。

下面是一个示例代码(使用Python和Pandas库):

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('tradingview.csv')

# 解析时间戳并格式化时间
df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'], unit='s').dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 更新CSV文件
df.to_csv('tradingview_formatted.csv', index=False)

在上述示例代码中,假设CSV文件中的时间戳列名为"时间",将其解析为日期时间对象,并使用"%Y-%m-%d %H:%M:%S"格式进行格式化。最后,将更新后的数据写入名为"tradingview_formatted.csv"的新CSV文件中。

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