我有一个日期时间的 pandas.Series，需要为其中的每个元素替换 tzinfo。
我知道如何使用 apply 和 python 函数来做到这一点，但它非常慢:MacBookPro 上的 1M 元素需要 ~16s
In [71]: s = pd.date_range('2015-1-1', freq='h', periods=1e6).to_series().reset_index(drop=True)
In [72]: %timeit s.apply(lambda x: x.replace(tzinfo=pytz.utc))
1 loops, best of 3: 16.7 s per loop
它有一个 numpy ufunc 函数吗？
最佳答案
使用dt.localize :
In [33]:
import pytz
%timeit s.dt.tz_localize(pytz.utc)
%timeit s.apply(lambda x: x.replace(tzinfo=pytz.utc))
10 loops, best of 3: 107 ms per loop
1 loops, best of 3: 10.4 s per loop
如您所见~快 100 倍
关于python - 快速替换 pandas.Series of datetime 的 tzinfo，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33479149/