Python - 具有多个时区的熊猫日期时间列答案

【问题标题】：Python - pandas datetime column with multiple timezonesPython - 具有多个时区的熊猫日期时间列
【发布时间】：2020-05-15 00:06:12
【问题描述】：

我有一个包含多个用户和时区的数据框，如下所示：

cols = ['user', 'zone_name', 'utc_datetime']
data = [
    [1, 'Europe/Amsterdam', pd.to_datetime('2019-11-13 11:14:15')],
    [2, 'Europe/London', pd.to_datetime('2019-11-13 11:14:15')],
]

df = pd.DataFrame(data, columns=cols)

基于this 其他帖子，我应用以下更改来获取用户本地日期时间：

df['local_datetime'] = df.groupby('zone_name')[
    'utc_datetime'
].transform(lambda x: x.dt.tz_localize(x.name))

哪个输出这个：

    user    zone_name     utc_datetime          local_datetime
    1   Europe/Amsterdam  2019-11-13 11:14:15   2019-11-13 11:14:15+01:00
    2   Europe/London     2019-11-13 11:14:15   2019-11-13 11:14:15+00:00

但是，local_datetime 列是 object，我找不到将其作为 datetime64[ns] 并采用以下格式（所需输出）的方法：

    user    zone_name     utc_datetime          local_datetime
    1   Europe/Amsterdam  2019-11-13 11:14:15   2019-11-13 12:14:15
    2   Europe/London     2019-11-13 11:14:15   2019-11-13 11:14:15

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas datetime timezone

【解决方案1】：

我认为您在 lambda 函数中需要 Series.dt.tz_convert：

df['local_datetime'] = (pd.to_datetime(df.groupby('zone_name')['utc_datetime']
    .transform(lambda x: x.dt.tz_localize('UTC').dt.tz_convert(x.name))
    .astype(str).str[:-6]))

print(df)
   user         zone_name        utc_datetime      local_datetime
0     1  Europe/Amsterdam 2019-11-13 11:14:15 2019-11-13 12:14:15
1     2     Europe/London 2019-11-13 11:14:15 2019-11-13 11:14:15

【讨论】：

数据类型现在是正确的 :)，但它应该给阿姆斯特丹时区增加 1 小时而不是减去它。
@prp - 嗯，我不是时区专家，但似乎输出是正确的，如果 utc 日期后的正数是减值，如果负数是加值，请检查 this -最后 2 个样本到页面末尾
阿姆斯特丹比伦敦多 1 小时，但您可以通过更改参数来解决此问题。我会编辑你的答案。谢谢！

【解决方案2】：

使用DataFrame.apply 的答案相对较短：

df['local_datetime'] = df.apply(lambda x: x.utc_datetime.tz_localize(tz = "UTC").tz_convert(x.zone_name), axis = 1)
print(df)
   user         zone_name        utc_datetime             local_datetime
0     1  Europe/Amsterdam 2019-11-13 11:14:15  2019-11-13 12:14:15+01:00
1     2     Europe/London 2019-11-13 11:14:15  2019-11-13 11:14:15+00:00

如果要删除时区信息，可以通过传递 None 来本地化时间

df['local_datetime'] = df.apply(lambda x: x.utc_datetime.tz_localize(tz = "UTC").tz_convert(x.zone_name).tz_localize(None), axis = 1)
print(df)
   user         zone_name        utc_datetime      local_datetime
0     1  Europe/Amsterdam 2019-11-13 11:14:15 2019-11-13 12:14:15
1     2     Europe/London 2019-11-13 11:14:15 2019-11-13 11:14:15

【讨论】：