我有一个由 UTC_Time 和 Timezone_info 组成的数据框。我需要将 UTC_Time 转换为 local_time。我有以下代码，但它不起作用。有没有一种方法可以有效地做到这一点(我可以使用 for 循环并且它可以工作，但如果可能的话我想避免 for 循环)。
UTC_Time Timezone_info
0 2018-02-12 18:16:00 America/New_York
1 2018-02-15 11:39:00 America/Puerto_Rico
2 2018-02-15 22:17:00 America/Los_Angeles
3 2018-02-17 00:59:00 America/Guayaquil
4 2018-02-17 11:34:00 America/Santo_Domingo
我尝试使用的代码是:
data['local_time']=data['UTC_Time'].dt.tz_localize('UTC').dt.tz_convert(data['Timezone_info'])
但这不起作用。
使它工作的for循环(但可能是最慢的方法是):
data['local_time']=0
for i in range(len(data)):
tz=data.at[i,'Timezone_info']
data.at[i,'local_time']=data.at[i,'UTC_Time'].tz_localize(data).tz_convert(tz)
Python式的方法是什么？
最佳答案
自 tz_convert仅采用一个时区作为参数，它的参数并未“矢量化”。
您仍然可以以矢量化形式使用 tz_convert，但首先您必须使用 group_by根据时区分割输入。
data['local_time'] = (
data['UTC_Time'].dt.tz_localize('UTC'). # Localize to UTC Time
groupby(data['Timezone_info']). # Group by time zone
transform(lambda g: g.dt.tz_convert(g.name))) # Convert each group to local time zone
我做了一些实验才发现 groupby 键在组对象的 name 成员中可用。这应该添加到 GroupBy.transform 的文档中.
关于python - 将 UTC 日期时间转换为 pandas 中的本地日期时间，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48630178/