Python UnixTime 変換

Question

前提・実現したいこと

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
https://qiita.com/shion1118/items/2979e1cd465a59aeb95c　を参考に仮想通貨の予測を行おうとなれないpythonを使用していると、UNIXtimeの変換で躓きました。

発生している問題・エラーメッセージ

UNIXtimeを変換できない

エラーメッセージ

  File "C:/Users/kosuke/.spyder-py3/temp.py", line 22, in <module>
    time_stamp = dt.datetime.fromtimestamp(time_stamp)

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

該当のソースコード

import requests
import json
import datetime as dt
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

startDate="2018-03-23 00:00:00"
endDate="2018-03-23 23:00:00"
startDate = dt.datetime.strptime(startDate, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
endDate = dt.datetime.strptime(endDate, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

startTimestamp = startDate.timestamp()
endTimestamp = endDate.timestamp()

query = {"periods": "3600", "after": str(int(startTimestamp)), "before": str(int(endTimestamp))}
res = json.loads(requests.get("https://api.cryptowat.ch/markets/bitflyer/btcfxjpy/ohlc", params=query).text)["result"]["3600"]
res = np.array(res)

time_stamp = res[:, 0].reshape(len(res), 1)
time_stamp = dt.datetime.fromtimestamp(time_stamp)
close_price = res[:, 4].reshape(len(res), 1)

tmp_data = np.hstack((time_stamp, close_price))
data = pd.DataFrame(tmp_data, columns={"y", "ds"})
data.to_csv("C:/pythondata/bitflyer-" + str(int(startTimestamp)) + "-" + str(int(endTimestamp)) + ".csv", index=False)

data = pd.read_csv("C:/pythondata/bitflyer-1521730800-1521813600.csv")
data.plot()
plt.show()

試したこと

time_stamp = dt.datetime.fromtimestamp(time_stamp)の部分をコメントアウトするとエラーを吐かず、とりあえずグラフが表示されるのでここの変換がうまくいっていないと思われます。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

pd.to_datetimeを使うか、dt.datetime.fromtimestampを指定する形にすれば、良いかと。

あとでGittaの記事の方にもコメントしておきますが、Gittaの元ソースコードには列の並び順が変わるという再現性の低いバグがあります。

time_stamp = res[:, 0].reshape(len(res), 1)
# 1,↓をコメントアウト
#time_stamp = dt.datetime.fromtimestamp(time_stamp)
close_price = res[:, 4].reshape(len(res), 1)

tmp_data = np.hstack((time_stamp, close_price))
# 2,dictからlistに変更(dictは並び順を保証していない元バグ）
data = pd.DataFrame(tmp_data, columns=['ds', 'y'])
# 3,↓の行を追加
data['ds'] = data['ds'].apply(lambda x: dt.datetime.fromtimestamp(x))
data.to_csv("C:/pythondata/bitflyer-" + str(int(startTimestamp)) + "-" + str(int(endTimestamp)) + ".csv", index=False)

◇参考情報
PythonのDataFrameでまとめて日付のデータ操作したい
Pythonの UTC ⇔ JST、文字列(UTC) ⇒ JST の変換とかのメモ

◇余談
1,Gittaの記事の出力と合わせていますが、列dsの内容にタイムゾーンが付いていないので、
タイムゾーンを着けたい時は以下のコードにしてくださいな。

from pytz import timezone

data['ds'] = data['ds'].apply(lambda x: dt.datetime.fromtimestamp(x,tz=timezone('Asia/Tokyo')))

2,テスト性が悪いので、適度に関数化してくださいな。

Answer 2

エラーメッセージに答えが書いてありますよね。
only length-1 arrays can be converted to Python scalars
といわれているのだから、単純値を関数に渡しように修正が必要です。リスト内包表記を使うか、forループを回すかですね。

Comments

[ebr40112]

#time_stamp = res[:, 0].reshape(len(res), 1)
#time_stamp = dt.datetime.fromtimestamp(time_stamp)
↓
time_stamp = res[:, 0]
newary = []
for x in time_stamp:
newary.append(dt.datetime.fromtimestamp(time_stamp[x]))

これでは動かないのですがappendの中身はどのように書くのが正しいのでしょうか？
pythonになれていなくて簡単な質問でをしてしまっているとは思うのですがご教授いただきたいです