我有一个包含日期时间的列(非索引列)。例如，前五个条目看起来像这样:
[Timestamp('2018-11-15 19:57:55'),
Timestamp('2018-11-15 19:59:46'),
Timestamp('2018-11-15 20:00:59'),
Timestamp('2018-11-15 20:01:41'),
Timestamp('2018-11-15 20:01:54')]
我想将条目从 UTC 转换为太平洋时区。假设该列名为 times 我目前正在执行以下操作:
times.dt.tz_localize('GMT').dt.tz_convert('America/Los_Angeles')
虽然这成功地将列从 UTC 转换为 PST，但输出包含我不想要的无关组件。它看起来像下面这样:
[Timestamp('2018-11-15 11:57:55-0800', tz='America/Los_Angeles'),
Timestamp('2018-11-15 11:59:46-0800', tz='America/Los_Angeles'),
Timestamp('2018-11-15 12:00:59-0800', tz='America/Los_Angeles'),
Timestamp('2018-11-15 12:01:41-0800', tz='America/Los_Angeles'),
Timestamp('2018-11-15 12:01:54-0800', tz='America/Los_Angeles')]
如何从时间戳中删除或忽略 -0800？谢谢!
最佳答案
只需添加 .tz_localize(None) 的最后一步:
import pandas as pd
d = pd.Series(['2018-11-15 19:57:55', '2018-11-15 19:59:46'])
d = pd.to_datetime(d)
d
0 2018-11-15 19:57:55
1 2018-11-15 19:59:46
dtype: datetime64[ns]
d_pacific_tz_aware = d.dt.tz_localize("GMT").dt.tz_convert('America/Los_Angeles')
d_pacific_tz_aware
0 2018-11-15 11:57:55-08:00
1 2018-11-15 11:59:46-08:00
dtype: datetime64[ns, America/Los_Angeles]
d_pacific_tz_naive = d.dt.tz_localize("GMT").dt.tz_convert('America/Los_Angeles').dt.tz_localize(None)
d_pacific_tz_naive
0 2018-11-15 11:57:55
1 2018-11-15 11:59:46
dtype: datetime64[ns]
关于python - 如何转换 Pandas 中日期时间列的时区，然后删除时区？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53733158/