Pandas DataFrame中的Unix时间戳转化为通用时间

输入：

           date        price
0    1539561600  6452.571667
1    1539648000  6596.618333
2    1539734400  6596.276154
3    1539820800  6568.040769
4    1539907200  6487.444167
..          ...          ...
360  1570665600  8565.504167
361  1570752000  8399.646667
362  1570838400  8328.436667
363  1570924800  8351.407500
364  1571011200  8303.233333

期望输出：

          date        price
0   2018-10-15  6452.571667
1   2018-10-16  6596.618333
2   2018-10-17  6596.276154
3   2018-10-18  6568.040769
4   2018-10-19  6487.444167
..         ...          ...
360 2019-10-10  8565.504167
361 2019-10-11  8399.646667
362 2019-10-12  8328.436667
363 2019-10-13  8351.407500
364 2019-10-14  8303.233333

Python 实现Unix时间戳转换：

import json
import urllib.request

import pandas as pd

# 数据获取
response = urllib.request.urlopen('http://blockchain.info/charts/market-price?&format=json')
data = json.load(response)
df = pd.DataFrame(data['values'])
df.columns = ["date", "price"]

# 实现代码
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], unit='s')