Unix timestampからDateTimeへ変換

Question

#やりたいこと
numpy.ndarray型の一つの列にUnixtimestampが入っているので、UnixtimestampをDatetimeへ変換したいと思っています。(以下のようなテーブルの1列目をDatetimeにしたい)

unixtimestamp	xxx	yyy
1520454360	111	555
1520454420	222	666
1520454480	333	777
1520454540	444	888

最終的にpandasのデータフレームに格納してCSVで保存しようと思っています。
ご教授下さい

試したこと

dt_data = np.array(unix_data)
>>> [[1520454360, 111, 555], [1520454420, 222, 666], [1520454480, 333, 777], [1520454540, 444, 888]]

dt_data[:, 0] = datetime.datetime.fromtimestamp(dt_data[:, 0])

>>> TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

Answer 1

勉強がてら。

dt_data = np.array([[1520454360, 111, 555], [1520454420, 222, 666], [1520454480, 333, 777], [1520454540, 444, 888]])
dt_data = dt_data.astype(str)
dt_data[:, 0] = [datetime.datetime.fromtimestamp(float(n)) for n in dt_data[:, 0]]
print(dt_data)
#[['2018-03-07 20:26:00' '111' '555']
# ['2018-03-07 20:27:00' '222' '666']
# ['2018-03-07 20:28:00' '333' '777']
# ['2018-03-07 20:29:00' '444' '888']]

ってほどでもなかった。
型の問題だけ。

Answer 2

pandasにやらせてみては。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(dt_data, columns=["time", "xxx", "yyy"])
df["time"] = pd.to_datetime(df["time"], unit="s")

Comments

[sayaka1202]

dt_data[:, 0] = pd.to_datetime(dt_data[:, 0], unit="s")
print(dt_data)
としたところ、変化が見られませんでした。試しに
temp = pd.to_datetime(dt_data[:, 0], unit="s")
print(temp)
としたところ、DatetimeIndexとして返ってくるのはわかりました。
この場合どう記述すればよかったのでしょうか？

[退会済みユーザー]

先にmatrixをdataframeにしてしまうのが楽なように思います。

[sayaka1202]

その方法でいけました！ありがとうございます。

Answer 3

いかがでしょうか

import datetime

u_time = [1520454360, 111, 555]
t = datetime.datetime.fromtimestamp(u_time[0])
print(t)


#2018-03-08 05:26:00

参考
https://qiita.com/endorno/items/9d98b486b3c226b29195

追記

いえ、numpyの変換をできるかどうかが問題のようですね...。大変失礼いたしました。