在使用 PyODPS 查询表时，如果类型为 datetime 的时间值都变成了 1970 年，可能是由于查询时未正确指定时区信息导致的。请尝试在查询时指定正确的时区信息，以解决这个问题。

具体来说，您可以在查询时使用 tz_localize 方法将查询结果的时间值转换为正确的时区。例如，如果您的查询结果中的时间值使用的是 UTC 时区，则可以在查询时使用以下代码：

python Copy from odps import options, ODPS

options.sql.use_odps2_extension = True odps = ODPS('', '', project='', endpoint='')

查询表

sql = 'SELECT * FROM my_table' df = odps.execute_sql(sql).fetch()

将时间值转换为本地时区

df['my_datetime'] = df['my_datetime'].dt.tz_localize('UTC').dt.tz_convert('Asia/Shanghai') 在上述代码中，tz_localize 方法用于将时间值转换为 UTC 时区，而 tz_convert 方法用于将时间值转换为本地时区，例如上海时间。

-

在使用 PyODPS 查询数据时，您可以使用以下步骤：

首先，需要导入 PyODPS 库，并连接到您的 ODPS 账号。您可以使用以下代码实现： python Copy from odps import options, ODPS

options.sql.use_odps2_extension = True odps = ODPS('', '', project='', endpoint='') 在上述代码中， 和 分别为您在阿里云账号控制台中创建的 AccessKey ID 和 AccessKey Secret， 和 分别为您要查询的项目名称和 ODPS 入口地址。

连接成功后，您可以使用 execute_sql 方法执行 SQL 查询语句，并使用 fetch 方法获取查询结果。例如，如果您要查询名为 my_table 的数据表中的所有记录，可以使用以下代码实现： python Copy

查询表

sql = 'SELECT * FROM my_table' df = odps.execute_sql(sql).fetch() 在上述代码中，odps 为连接到 ODPS 的 ODPS 对象，sql 为要执行的 SQL 查询语句，df 为查询结果的 DataFrame 对象。

您还可以在查询时使用 where 子句筛选数据，例如： python Copy

根据条件筛选数据

sql = "SELECT * FROM my_table WHERE name = 'John'" df = odps.execute_sql(sql).fetch() 在上述代码中，name = 'John' 为要筛选的条件。