pythonでcsvファイルの中にある時刻から時間のみを取り出したい

Question

実現したいこと

CSVファイルのtimestamp [ns]という列からUNIX TIMEを取り出して日本時間に変換する。
変換した日本時間から動画の撮影開始時刻を引いた値から00:00:02.088479997みたいに時刻(ミリ秒まで）だけを取り出すプログラムを作成したい。
実行結果は

00:00:02.088479997
00:00:02.088479432
00:00:02.088472358

といった具合に表示させたい

発生している問題・分からないこと

実行すると 0 days 00:00:02.088479997
0 days 00:00:02.092518997
0 days 00:00:02.096479997
：
：
と表示され、 0 daysをなくして表示させたいがやり方がよく分からないです。

該当のソースコード

import pandas as pd
import csv
from datetime import datetime
import time

start_time=1702293673897000000#動画の撮影開始時刻

df = pd.read_csv('ファイルのパス')
df = df[["timestamp [ns]","gaze x [px]","gaze y [px]","azimuth [deg]","worn","elevation [deg]"]]


timestamp_unix= list(df['timestamp [ns]'])#timestamp [ns]を取り出す(unix time)
for i in timestamp_unix:#変換した時間をtimestamp

  timestamp=pd.to_datetime(timestamp_unix)-pd.to_datetime(start_time)

df['timestamp [ns]']= timestamp   #timestamp.secondsはできた
print(df)#timestamp [ns]","gaze x [px]","gaze y [px]","azimuth [deg]","worn","elevation [deg]

1702293675985479997,
1702293675989518997,
1702293675993479997,
1702293675997536997,
1702293676005487997,
1702293676009466997,
1702293676013541997,
1702293676017500997,
1702293676025457997,
1702293676029513997,
1702293676033470997,
1702293676037494997,
1702293676045555997,
1702293676049450997,
1702293676053464997,
1702293676057460997,
1702293676065477997,

試したこと・調べたこと

• teratailやGoogle等で検索した
• ソースコードを自分なりに変更した
• 知人に聞いた
• その他

上記の詳細・結果

timestamp.secondsだと秒だけしか表示されずミリ秒まで表示できない

補足

特になし

Answer 1

2000-01-01 は適当で構いません。

start_time=1702293673897000000#動画の撮影開始時刻

df = pd.read_csv('timestamp.csv')
df = df[["timestamp [ns]","gaze x [px]","gaze y [px]","azimuth [deg]","worn","elevation [deg]"]]

df['timestamp [ns]'] = (pd.to_datetime('2000-01-01') + (pd.to_datetime(df['timestamp [ns]']) - pd.to_datetime(start_time))).dt.time
print(df['timestamp [ns]'])

# 0     00:00:02.088479
# 1     00:00:02.092518
#    :
# 15    00:00:02.160460
# 16    00:00:02.168477
# Name: timestamp [ns], dtype: object

Comments

[pyt]

回答ありがとうございます。
試したところ問題が解決しました！
ベストアンサーに選ばせていただきました。