解析数据框中有不同时区的熊猫日期时间答案

【问题标题】：Parsing pandas DateTime where there are different timezones in dataframe解析数据框中有不同时区的熊猫日期时间
【发布时间】：2022-01-10 06:22:16
【问题描述】：

我正在尝试将 .csv 文件解析为数据框。 csv 有多个时区，因为在数据记录期间发生了夏令时（在 +01:00 其他时区在 +02:00）。这是一个用于理解的sn-p：

读入 csv 文件后，我的代码设置如下：

df_vitals.Date_time = pd.to_datetime(df_vitals.Date_time, format ='%Y-%m-%d %H:%M:%S%z')
df_vitals.Date_time = df_vitals.Date_time.dt.tz_convert("Europe/Madrid")

Date_time 是我的包含混合时区的列。我收到以下错误：

AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values

请注意，这对于我只有一个时区（即没有夏令时）的 csv 文件非常有效

如何正确解析包含多个时区的 csv 文件？

【问题讨论】：

您的输入有多个 UTC 偏移量（准确地说，不是时区）。但是，熊猫日期时间类型的熊猫系列只能处理一个 UTC 偏移量或一个特定时区。这就是为什么 pd.to_datetime 在这里返回一个 pd.Series 的 Python 日期时间对象（不是 pandas 日期时间）——这不允许使用 dt 访问器。
很好地解释了为什么这样做@MrFuppes - 谢谢

标签： python pandas dataframe datetime timezone

【解决方案1】：

不使用format，而是设置to_datetime 的utc 参数：

utc（布尔值）：如果 True（也转换任何 tz 感知的 datetime.datetime 对象），则返回 UTC DatetimeIndex。

df_vitals.Date_time = pd.to_datetime(df_vitals.Date_time, utc=True)

【讨论】：