Question

我想使用pandas tz_localize本地化日期时间系列。该系列跨越DST日期（例如德国CET的25Oct2015）。我通常用

做到这一点

import pandas as pd
T = ['25/10/2015 02:59:00','25/10/2015 02:00:00','25/10/2015 02:01:00']
pd.to_datetime(T).tz_localize('CET',ambiguous='infer')

但是当时间序列有重复时 - 即使它们以明确的方式排序 - 我收到错误：

T = ['25/10/2015 02:59:00','25/10/2015 02:59:00','25/10/2015 02:00:00','25/10/2015 02:01:00']
pd.to_datetime(T).tz_localize('CET',ambiguous='infer')

AmbiguousTimeError: There are 2 dst switches when there should only be 1.

这似乎是一个不必要的限制，因为推断应该是非常直接的。有解决方法或解决方案，还是我需要编写自己的推理方法？

Answer 1

最新版本中修复了许多与DST相关的错误，0.19.0rc1现已推出

In [1]: pd.__version__
Out[1]: u'0.19.0rc1'

In [2]: t = ['25/10/2015 02:59:00', '25/10/2015 02:00:00', '25/10/2015 02:01:00']

In [3]: pd.to_datetime(t).tz_localize('CET',ambiguous='infer')
Out[3]: DatetimeIndex(['2015-10-25 02:59:00+02:00', '2015-10-25 02:00:00+01:00', '2015-10-25 02:01:00+01:00'], dtype='datetime64[ns, CET]', freq=None)

Pandas tz_localize：在具有重复项的数据中本地化时区时推断dst

1 个答案: