使用pandas读取带有时间戳列的csv

做的时候：

import pandas
x = pandas.read_csv('data.csv', parse_dates=True, index_col='DateTime', 
                                names=['DateTime', 'X'], header=None, sep=';')

使用此data.csv文件：

1449054136.83;15.31
1449054137.43;16.19
1449054138.04;19.22
1449054138.65;15.12
1449054139.25;13.12

(第1列是UNIX时间戳,即自1970年1月1日以来经过的秒数),每隔15秒用x.resample(’15S’)重新采样数据时出现此错误：

TypeError: Only valid with DatetimeIndex, timedeltaIndex or Periodindex

这就像尚未解析的“日期时间”信息：

                 X
DateTime      
1.449054e+09  15.31                
1.449054e+09  16.19
...

如何使用pandas模块导入日期存储为时间戳的.CSV？

然后,一旦我能够导入CSV,如何访问日期>的行. 2015-12-02 12:02:18？

解决方法:

我的解决方案与Mike的相似：

import pandas
import datetime
def dateparse (time_in_secs):    
    return datetime.datetime.fromtimestamp(float(time_in_secs))

x = pandas.read_csv('data.csv',delimiter=';', parse_dates=True,date_parser=dateparse, index_col='DateTime', names=['DateTime', 'X'], header=None)

out = x.truncate(before=datetime.datetime(2015,12,2,12,2,18))