根据Google的文档，我正在处理的时间戳是：
RFC3339 UTC“ Zulu”格式的时间戳，精确到纳秒。示例：“ 2014-10-02T15：01：23.045123456Z”。
因此，例如，如果字符串为'2019-11-06T06:24:42.558008Z'，则pd.to_datetime('2019-11-06T06:24:42.558008Z',infer_datetime_format=True)可以工作并返回Timestamp('2019-11-06 06:24:42.558008')。
但是，让熊猫推断格式很慢，而且我有很多行数据。我将通过什么format参数来帮助加快处理速度？
您可以将to_datetime与utc=True+ tz_convert结合使用：
import pandas as pd
utc = pd.to_datetime('2019-11-06T06:24:42.558008Z', utc=True).tz_convert(None)
inferred = pd.to_datetime('2019-11-06T06:24:42.558008Z', infer_datetime_format=True)
print(utc == inferred)
输出量
True
从以下文档tz_convert：
无tz会转换为UTC并删除时区信息。
请注意，只能这样做：
utc = pd.to_datetime('2019-11-06T06:24:42.558008Z', utc=True) # or pd.to_datetime('2019-11-06T06:24:42.558008Z')
与进行比较时会引发TypeError异常inferred：
TypeError：无法比较tz天真和tz感知时间戳
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