Question

当我使用下面的代码片段时，我可以看到事情被转换

tweets_df['Time'] = pd.to_datetime(tweets_df['Time']) 

for index, row in tweets_df.iterrows(): 

    row['Time'] = row['Time'].tz_localize('UTC').tz_convert('US/Eastern') 
    print(row['Time'])

虽然我在最后使用了以下内容，

for index, row in tweets_df.iterrows(): 
    print(row['Time'])

它打印出未转换的那个。如何将转换后的版本保存在行中[＆＃39;时间＆＃39;]？

时间列包含2016-10-20 03:43:15+00:00

等元素

Answer 1

Pandas支持vecotorized操作，因此您不需要for循环：

tweets_df['Time'] = pd.Index(pd.to_datetime(tweets_df['Time'], utc=True)).tz_convert('US/Eastern')

Answer 2

在代码的第一部分，您在循环的每次迭代中更改row变量的值，但这不会调整tweets_df ['Time']的行。如果要更改tweet_df数据帧，则应进行如下修改：

for index, row in tweets_df.iterrows(): 

    tweets_df['Time'].iloc[index] = row['Time'].tz_localize('UTC').tz_convert('US/Eastern')

但是，使用以下两行代码，您可以避免for循环：

tweets_df.Time  = pd.to_datetime(tweets_df.Time, utc=True) 
tweets_df.Time = tweets_df.Time.dt.tz_convert(tz = 'US/Eastern')

对于下面的简单数据框，结果如下：

tweets_df = pd.DataFrame()
tweets_df['Time'] = ['2018-03-01 09:00:00', '2018-03-02 09:00:00', '2018-03-03 09:00:00']
tweets_df.Time  = pd.to_datetime(tweets_df.Time,utc=True) 

print(tweets_df)


                   Time
0 2018-03-01 09:00:00+00:00
1 2018-03-02 09:00:00+00:00
2 2018-03-03 09:00:00+00:00`

tweets_df.Time = tweets_df.Time.dt.tz_convert(tz = 'US/Eastern')

print('Convert to US/Eastern time:\n',tweets_df)

Convert to US/Eastern time:
                        Time
0 2018-03-01 04:00:00-05:00
1 2018-03-02 04:00:00-05:00
2 2018-03-03 04:00:00-05:00`

如果要在保留本地时间（不转换为UTC）的同时删除时区信息：

tweets_df.Time = tweets_df.Time.dt.tz_localize(None)

print('Remove time zone information:\n',tweets_df)


Remove time zone information:
                  Time
0 2018-03-01 04:00:00
1 2018-03-02 04:00:00
2 2018-03-03 04:00:00`

tz_convert的时区转换不会保存在pandas数据帧中

2 个答案: