在 Pandas 中解析带有 JSON 时差的 DateTime答案

【问题标题】：Parsing DateTime with Time Difference for JSON in Pandas在 Pandas 中解析带有 JSON 时差的 DateTime
【发布时间】：2021-05-10 15:28:35
【问题描述】：

我在 Pandas 中从 JSON 文件中读取了以下日期时间

datetime    
0   2021-02-04 09:15:00+05:30   
1   2021-02-04 09:16:00+05:30   
2   2021-02-04 09:17:00+05:30   
3   2021-02-04 09:18:00+05:30   
4   2021-02-04 09:19:00+05:30

我尝试使用以下 sn-p 来解析日期时间，但没有任何区别。

data = pd.read_json ('dataset.json', convert_dates=['datetime'])

这是我的预期输出

datetime    
0   2021-02-04 14:45:00 
1   2021-02-04 14:46:00 
2   2021-02-04 14:47:00 
3   2021-02-04 14:48:00 
4   2021-02-04 14:49:00

请指教。

【问题讨论】：

请注意，2021-02-04 09:15:00+05:30 表示当地时间 9:15，比 UTC 晚 5:30 小时。将其转换为 14:45 意味着您想再次添加 UTC 偏移量 - 老实说，这对我来说没有多大意义。

标签： python json pandas datetime

【解决方案1】：

您可以将 UTC 偏移量作为时间增量添加到现有日期时间，本地化为无：

df['localtime'] = pd.Timedelta(minutes=df['datetime'].dt.tz._minutes) + df['datetime'].dt.tz_localize(None)

df 
                   datetime           localtime
0 2021-02-04 09:15:00+05:30 2021-02-04 14:45:00
1 2021-02-04 09:16:00+05:30 2021-02-04 14:46:00
2 2021-02-04 09:17:00+05:30 2021-02-04 14:47:00
3 2021-02-04 09:18:00+05:30 2021-02-04 14:48:00
4 2021-02-04 09:19:00+05:30 2021-02-04 14:49:00

另见Convert pandas timezone-aware DateTimeIndex to naive timestamp, but in certain timezone。

【讨论】：

tz._minutes 似乎有问题
@Luke ...那会是什么？ ^^