从熊猫时间戳转换时区答案

【问题标题】：Converting timezones from pandas Timestamps从熊猫时间戳转换时区
【发布时间】：2014-10-28 11:56:46
【问题描述】：

我在数据框中有以下内容：

> df['timestamps'].loc[0]
Timestamp('2014-09-02 20:24:00')

我知道它使用的时区（我认为是GMT），并希望将整个列转换为EST。如何在 Pandas 中做到这一点？

作为参考，我发现了这些其他线程：

但它们使用datetime 时间戳。例如：

> datetime.datetime.fromtimestamp(df['timestamps'].loc[0], tz=None)
returns:

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
----> 2 datetime.datetime.fromtimestamp(ts, tz=None)

TypeError: an integer is required (got type Timestamp)

【问题讨论】：

标签： python pandas timezone

【解决方案1】：

只需使用tz_convert 方法。

假设你有一个 Timestamp 对象：

   stamp = Timestamp('1/1/2014 16:20', tz='America/Sao_Paulo')
   new_stamp = stamp.tz_convert('US/Eastern')

如果您有兴趣转换日期范围：

   range = date_range('1/1/2014', '1/1/2015', freq='S', tz='America/Sao_Paulo')
   new_range = range.tz_convert('US/Eastern')

对于大时间序列：

   import numpy as np
   ts = Series(np.random.randn(len(range)), range)
   new_ts = ts.tz_convert('US/Eastern')

如另一个答案所述，如果您的数据没有设置时区，您需要tz_localize它：

   data.tz_localize('utc')

【讨论】：

谢谢，但是当我尝试时：df['timestamps'][0].tz_convert('US/Eastern') 我得到：Exception: Cannot convert tz-naive Timestamp, use tz_localize or localize
如果我尝试直接使用该列，则相同：df['timestamps'].tz_convert('US/Eastern')TypeError: index is not a valid DatetimeIndex or PeriodIndex
是的。非常感谢@rhlobo
注意：您不能直接在列上使用tz_localize或tz_convert，只能在索引上使用

【解决方案2】：

日期时间的 fromtimestamp 实际上来自 POSIX 时间戳，即 1970-1-1 GMT 的毫秒数

In [11]: datetime.datetime.fromtimestamp?
Type:        builtin_function_or_method
String form: <built-in method fromtimestamp of type object at 0x101d90500>
Docstring:   timestamp[, tz] -> tz's local time from POSIX timestamp.

In [12]: datetime.datetime.fromtimestamp(0)
Out[12]: datetime.datetime(1969, 12, 31, 16, 0)

In [13]: datetime.datetime.fromtimestamp(1)
Out[13]: datetime.datetime(1969, 12, 31, 16, 0, 1)

我认为这可能是一个问题，因为我在 PST 时区。

这与 pandas 时间戳不同（尽管在 ns 从 1970-1-1 开始）。

In [21]: pd.Timestamp(0)
Out[21]: Timestamp('1970-01-01 00:00:00')

要转换 Timestamp/datetime64 列，请使用 tz_convert（如果 tz 天真，即还没有时区，则需要先进行 tz_localize）：

In [31]: pd.Timestamp(0).tz_localize('UTC')
Out[31]: Timestamp('1970-01-01 00:00:00+0000', tz='UTC')

In [32]: t = pd.Timestamp(0).tz_localize('UTC')

In [33]: t.tz_convert('US/Eastern')
Out[33]: Timestamp('1969-12-31 19:00:00-0500', tz='US/Eastern')

见time-zone-handling section of the docs。

【讨论】：

【解决方案3】：

如何将 UTC 时间（最初从 Unix 时间）转换为美国/东部时间的示例。

这在矢量化模式下运行，因此速度非常快：数百万行在几秒钟内运行。

在 Python 3.9 上测试。

df = pd.DataFrame({"timestamp": [Timestamp("2017-01-03 14:30:00.049"), Timestamp("2017-01-03 14:30:00.049"), Timestamp("2017-01-03 14:30:00.049")],
                   "x": [1,2,3]})
timestamp = df["timestamp"].values
timestamp = pd.to_datetime(timestamp)
timestamp = timestamp.tz_localize("UTC").tz_convert("US/Eastern") # Convert UTC to US/Eastern
timestamp = timestamp.tz_localize(None)  # Strip timezone information off.
df["timestamp"] = timestamp.values
df

在：

              timestamp  x
2017-01-03 14:30:00.049  1
2017-01-03 14:30:00.049  2
2017-01-03 14:30:00.049  3

输出：

              timestamp  x
2017-01-03 09:30:00.049  1
2017-01-03 09:30:00.049  2
2017-01-03 09:30:00.049  3

奖金

如果该列最初是 Unix 时间（毫秒），则使用它来将其转换为 datetime64[ns] 数组：

timestamp = pd.to_datetime(timestamp, unit="ms")

【讨论】：