我一直在尝试使用 pandas.to_datetime 在我的代码库中的时间戳格式之间进行转换，但是当提供字符串输入时，有时 pandas 似乎并没有正确提取 UTC 偏移量:
这是一个正确的转换，UTC 偏移量被正确捕获，反射(reflect)在 Timestamp 对象中:
In[76]: pd.to_datetime('2014-04-09T15:29:59.999993-0500', utc=True)
Out[76]: Timestamp('2014-04-09 20:29:59.999993+0000', tz='UTC')
这是一个替代的字符串表示形式，它仍然是一个有效的 ISO 8601日期时间字符串，但似乎忽略了 -0500 的 UTC 偏移量:
In[77]: pd.to_datetime('2014-04-09T152959.999993-0500', utc=True)
Out[77]: Timestamp('2014-04-09 15:29:59.999993+0000', tz='UTC')
另一方面，dateutil包可以很好地处理事情:
In[78]: dateutil.parser.parse('2014-04-09T152959.999993-0500')
Out[78]: datetime.datetime(2014, 4, 9, 15, 29, 59, 999993, tzinfo=tzoffset(None, -18000))
我当然可以使用 dateutil 但是否有某些原因导致 pandas.to_datetime 无法正确处理不同的 ISO 日期时间字符串。我在这里做错了什么吗？
使用 Python 2.7.6 和 pandas 0.13.1
最佳答案
使用 pandas 0.14.0:对 pd.to_datetime 的两次调用都会返回正确的时区感知时间戳:
In [72]: pd.__version__
Out[72]: '0.14.0'
In [69]: pd.to_datetime('2014-04-09T152959.999993-0500', utc=True)
Out[69]: Timestamp('2014-04-09 20:29:59.999993+0000', tz='UTC')
In [70]: pd.to_datetime('2014-04-09T15:29:59.999993-0500', utc=True)
Out[70]: Timestamp('2014-04-09 20:29:59.999993+0000', tz='UTC')
In [71]: dateutil.parser.parse('2014-04-09T152959.999993-0500').astimezone(pytz.utc)
Out[71]: datetime.datetime(2014, 4, 9, 20, 29, 59, 999993, tzinfo=<UTC>)
关于python - 使用 pandas 转换字符串时间戳，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25693930/