在Python中使用熊猫转换Dataframe中的时区

debugcn 发表于 Dev

罗卡

这可能是一个很容易回答的问题，但是以某种方式我没有得到解决方案。问题是，我有来自三个测量点的数据。其中两个使用dtype：datetime64 [ns，UTC]，但最后一个使用dtype：datetime64 [ns]。

我遇到了很多答案，但到目前为止，对我没有任何帮助，但这也许只是我不知道如何与熊猫打交道的问题。因此，对于大熊猫，我想将数据与时间戳合并。但是由于下面的消息带有不同的时间戳，所以熊猫不允许我这样做：

ValueError: You are trying to merge on datetime64[ns, UTC] and datetime64[ns] columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

我必须键入什么才能正确转换我的值？我尝试了很多像：

pd.to_datetime(df.time, unit='ns').dt.tz_localize('UTC')

要么

pd.to_datetime(df, unit='ns').dt.tz_localize('UTC').dt.tz_convert('US/Eastern')

但是到目前为止，对我来说没有任何帮助...非常感谢您的帮助。

阿德里安

您也可以使用all_timezones从pytz。

import pandas as pd
from pytz import all_timezones
print(all_timezones[-5:])

您可以看到最后5个：

['UTC', 'Universal', 'W-SU', 'WET', 'Zulu']

我将创建一个示例数据框：

date = pd.Series(pd.date_range('9/1/2020', periods=10, freq='D'))

结果：

0   2020-09-01
1   2020-09-02
2   2020-09-03
3   2020-09-04
4   2020-09-05
5   2020-09-06
6   2020-09-07
7   2020-09-08
8   2020-09-09
9   2020-09-10
dtype: datetime64[ns]

您可以更改它，例如：

date_with_utc = date.dt.tz_localize('Europe/London')
print(date_with_utc)

结果：

0   2020-09-01 00:00:00+01:00
1   2020-09-02 00:00:00+01:00
2   2020-09-03 00:00:00+01:00
3   2020-09-04 00:00:00+01:00
4   2020-09-05 00:00:00+01:00
5   2020-09-06 00:00:00+01:00
6   2020-09-07 00:00:00+01:00
7   2020-09-08 00:00:00+01:00
8   2020-09-09 00:00:00+01:00
9   2020-09-10 00:00:00+01:00
dtype: datetime64[ns, Europe/London]

所有代码：

import pandas as pd
from pytz import all_timezones

date = pd.Series(pd.date_range('9/1/2020', periods=10, freq='D'))
date_with_utc = date.dt.tz_localize('Europe/London')

print(date_with_utc)

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