我試圖尋找解決方案轉換df[!, r"TimeStamp"]，這是UNIX或劃時代的時間，為datetime格式加上9小時，如pd.to_datetime(df["TimeStamp"], unit = "ms") Python撰寫的。
這里的Julia資料框示例：
df = DataFrame(TimeStamp = [1632868171713,1632868172713,1632868173713],
Roll = [-1.1, -2, 1],
Pitch =[-1, -1, 3.1],
Yaw = [-1, -4.2, 2],
)
并且，下面是預期的輸出。
TimeStamp Roll Pitch Yaw
Date Float64 Float64 Float64
1 2021-09-29 07:29:31.713 -1.1 -1.0 -1.0
2 2021-09-29 07:29:32.713 -2.0 -1.0 -4.2
3 2021-09-29 07:29:33.713 1.0 3.1 2.0
更新：
我有unix2datetime()使用for 回圈的解決方案，@ MrFuppes 有幫助，但想知道Julia 中是否有類似pd.to_datetime和 的功能timedelta(hours = 9)。
uj5u.com熱心網友回復：
您可以將時間戳列廣播到 DateTime。添加持續時間也非常簡單：
using Dates
using DataFrames
df = DataFrame(TimeStamp=[1632868171713,1632868172713,1632868173713],
Roll=[-1.1, -2, 1],
Pitch=[-1, -1, 3.1],
Yaw=[-1, -4.2, 2],
)
df.Date = unix2datetime.(df.TimeStamp / 1000)
# or map it:
# df.Date = map(unix2datetime, df.TimeStamp / 1000)
df.DatePlusSevenH = df.Date Hour(7)
println(df)
# 3×6 DataFrame
# Row │ TimeStamp Roll Pitch Yaw Date DatePlusSevenH
# │ Int64 Float64 Float64 Float64 DateTime DateTime
# ─────┼────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# 1 │ 1632868171713 -1.1 -1.0 -1.0 2021-09-28T22:29:31.713 2021-09-29T05:29:31.713
# 2 │ 1632868172713 -2.0 -1.0 -4.2 2021-09-28T22:29:32.713 2021-09-29T05:29:32.713
# 3 │ 1632868173713 1.0 3.1 2.0 2021-09-28T22:29:33.713 2021-09-29T05:29:33.713
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