Question

我正在尝试根据标准为Pandas数据帧中的各个行设置不同的时区。作为MWE，这是我尝试过的：

test = pd.DataFrame( data = pd.to_datetime(['2015-03-30 20:12:32','2015-03-12 00:11:11']) ,columns=['time'] )
test['new_col']=['new','old']
test.time=test.set_index('time').index.tz_localize('UTC')
test.loc[test.new_col=='new','time']=test[test.new_col=='new'].set_index('time').index.tz_convert('US/Pacific')
print test

输出：

                        time new_col
0        1427746352000000000     new
1  2015-03-12 00:11:11+00:00     old

如您所见，具有更新时区的行将转换为整数。如何正确执行此操作以使更新的条目成为日期时间？

Answer 1

使用0.17.0rc2（0.17.0将于10月9日发布），可以执行此操作。

In [43]: test['new_col2'] = [Timestamp('2015-03-30 20:12:32',tz='US/Eastern'),Timestamp('2015-03-30 20:12:32',tz='US/Pacific')]

In [44]: test
Out[44]: 
                       time new_col                   new_col2
0 2015-03-30 20:12:32+00:00     new  2015-03-30 20:12:32-04:00
1 2015-03-12 00:11:11+00:00     old  2015-03-30 20:12:32-07:00

In [45]: test.dtypes
Out[45]: 
time        datetime64[ns, UTC]
new_col                  object
new_col2                 object
dtype: object

请注意混合时区在列中，使用强制object dtype。所以它可以做到，但通常不推荐。您需要单独更改条目。

您几乎总是单个时区的单个dtyped列。

Answer 2

在您添加指定要转换为时区的列之后，这是一种可行的解决方案。

utc_df = pd.DataFrame({"timestamp": [pd.Timestamp("2019-09-01 12:00:00+0000", tz="UTC"),
                                     pd.Timestamp("2019-11-01 12:00:00+0000", tz="UTC")],
                        "timezone": ["Europe/Brussels", "Europe/London"]})

此示例仍然具有UTC时间，看起来像：

                  timestamp         timezone 
0 2019-09-01 12:00:00+00:00  Europe/Brussels 
1 2019-11-01 12:00:00+00:00    Europe/London

然后我们按时区分组并应用转化。

def localize_time(df):
    def convert_tz(tz_df):
        return tz_df.set_index('timestamp').tz_convert(tz_df.timezone.values[0]).reset_index()

    return df.groupby('timezone').apply(convert_tz).reset_index(drop=True)

localize_time(utc_df)

哪个返回：

                   timestamp         timezone
0  2019-09-01 14:00:00+02:00  Europe/Brussels
1  2019-11-01 12:00:00+00:00    Europe/London

请注意，时间戳列的dtype将更改为object。

utc_df.dtypes
timestamp    datetime64[ns, UTC]
timezone                  object

localize_time(utc_df).dtypes
timestamp    object
timezone     object

但是，只要您继续按时区分组，然后应用所需的功能（如此处显示的示例），您仍然可以访问此列的日期时间功能。

如何将带有不同时区的tz_convert应用于pandas数据帧中的不同行

2 个答案: