如何从时区字符串列中获取时区字符串？答案

【问题标题】：How to get timezone strings from timezone string columns?如何从时区字符串列中获取时区字符串？
【发布时间】：2021-07-14 17:48:52
【问题描述】：

1 我有一个 CSV，其中包含 GMT 时区字符串的列 data["timestamps1"]，格式如下：

2020-02-28T12:53:47.167Z

2 我想在另一个 tz 时间（欧洲/柏林）中获取一个包含时区字符串的新列，格式并不重要，例如

2020-02-28 13:53:47

我该怎么做？我已经尝试过解析日期

import pandas as pd
from datetime import datetime
from pytz import timezone
path = "timestamps.csv"                           
data = pd.read_csv(path, sep=";", parse_dates= ["timestamps1"])

data['timestamps1_new'] = data['timestamps1'].dt.tz_localize('GMT').dt.tz_convert('Europe/Berlin')

然后我得到错误 “已经 tz-aware，使用 tz_convert 进行转换。” 当我不解析日期时，我得到 “只能将 .dt 访问器与 datetimelike 值一起使用”。即使我以这种方式操作字符串，也会发生错误：

data["timestamps1"] = data["timestamps1"].str[:-5]
data["timestamps1"] = data.timestamps1.replace("T"," ",regex=True)

以下是一些示例数据：

data = {'timestamps': ['2020-11-28T13:14:57.463Z','2020-11-28T13:14:57.603Z','2020-11-28T13:14:57.618Z']}
data = pd.DataFrame(data=data)

非常感谢！

【问题讨论】：

您的格式 2020-02-28T12:53:47.167Z (ISO8601) 会自动解析为可感知的日期时间（tzinfo 集，UTC）。所以你只需要转换：data['timestamps1_new'] = data['timestamps1'].dt.tz_convert('Europe/Berlin')

标签： python pandas datetime timezone pytz

【解决方案1】：

pandas 解析 ISO 8601 格式，Z 直接表示 UTC 以感知日期时间（它“知道”它在 UTC...）：

import pandas as pd

data = {'timestamps': ['2020-11-28T13:14:57.463Z','2020-11-28T13:14:57.603Z','2020-11-28T13:14:57.618Z']}
data = pd.DataFrame(data=data)

# you skip this step by setting 'parse_dates' in read_csv
data['timestamps'] = pd.to_datetime(data['timestamps'])

print(data['timestamps'])
0   2020-11-28 13:14:57.463000+00:00
1   2020-11-28 13:14:57.603000+00:00
2   2020-11-28 13:14:57.618000+00:00
Name: timestamps, dtype: datetime64[ns, UTC]

所以可以直接转换：

data['timeGermany'] = data['timestamps'].dt.tz_convert('Europe/Berlin')

print(data['timeGermany'])
0   2020-11-28 14:14:57.463000+01:00
1   2020-11-28 14:14:57.603000+01:00
2   2020-11-28 14:14:57.618000+01:00
Name: timeGermany, dtype: datetime64[ns, Europe/Berlin]

【讨论】：

原来如此，我明白了，非常感谢！