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如何转换Pandas中datetime列的时区?

datetime-format timestamp datetime pandas python

Jane Sully · 技术社区 · 6 年前

我有一个列(非索引列),其中包含日期时间。例如,前五个条目如下所示:

[Timestamp('2018-11-15 19:57:55'),
 Timestamp('2018-11-15 19:59:46'),
 Timestamp('2018-11-15 20:00:59'),
 Timestamp('2018-11-15 20:01:41'),
 Timestamp('2018-11-15 20:01:54')]

我想将条目从UTC转换为太平洋时区。假设该列被调用 times 我目前正在做以下工作:

times.dt.tz_localize('GMT').dt.tz_convert('America/Los_Angeles')

虽然这成功地将列从UTC转换为PST,但输出中有我不想要的无关组件。如下所示:

[Timestamp('2018-11-15 11:57:55-0800', tz='America/Los_Angeles'),
 Timestamp('2018-11-15 11:59:46-0800', tz='America/Los_Angeles'),
 Timestamp('2018-11-15 12:00:59-0800', tz='America/Los_Angeles'),
 Timestamp('2018-11-15 12:01:41-0800', tz='America/Los_Angeles'),
 Timestamp('2018-11-15 12:01:54-0800', tz='America/Los_Angeles')]

如何删除或忽略 -0800 从时间戳上看?谢谢

1 回复 | 直到 6 年前

Neroksi 6 年前

只需添加最后一步 .tz_localize(None)

import pandas as pd
d = pd.Series(['2018-11-15 19:57:55', '2018-11-15 19:59:46'])
d = pd.to_datetime(d)
d
0   2018-11-15 19:57:55
1   2018-11-15 19:59:46
dtype: datetime64[ns]

d_pacific_tz_aware = d.dt.tz_localize("GMT").dt.tz_convert('America/Los_Angeles')
d_pacific_tz_aware
0   2018-11-15 11:57:55-08:00
1   2018-11-15 11:59:46-08:00
dtype: datetime64[ns, America/Los_Angeles]


d_pacific_tz_naive = d.dt.tz_localize("GMT").dt.tz_convert('America/Los_Angeles').dt.tz_localize(None)
d_pacific_tz_naive
0   2018-11-15 11:57:55
1   2018-11-15 11:59:46
dtype: datetime64[ns]

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