python - 将 pandas 时区感知的 DateTimeIndex 转换为天真的时间戳，但在特定时区

Question

您可以使用函数 tz_localize 来识别 Timestamp 或 DateTimeIndex 时区，但如何做相反的事情:如何将时区识别 Timestamp 转换为天真的 Timestamp，同时保留其时区？

一个例子:

In [82]: t = pd.date_range(start="2013-05-18 12:00:00", periods=10, freq='s', tz="Europe/Brussels")

In [83]: t
Out[83]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-05-18 12:00:00, ..., 2013-05-18 12:00:09]
Length: 10, Freq: S, Timezone: Europe/Brussels

我可以通过将时区设置为 None 来删除时区，但随后结果会转换为 UTC(12 点变为 10 点):

In [86]: t.tz = None

In [87]: t
Out[87]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-05-18 10:00:00, ..., 2013-05-18 10:00:09]
Length: 10, Freq: S, Timezone: None

是否有另一种方法可以将 DateTimeIndex 转换为朴素时区，但同时保留它设置的时区？

<小时/>

关于我问这个问题的一些背景:我想使用时区天真的时间序列(以避免时区的额外麻烦，并且我不需要它们来处理我正在处理的情况).
但由于某种原因，我必须处理本地时区(欧洲/布鲁塞尔)中的时区感知时间序列。由于我的所有其他数据都是时区天真的(但以我的本地时区表示)，我想将此时间序列转换为天真以进一步使用它，但它也必须以我的本地时区表示(因此只需删除时区信息，而不将用户可见时间转换为 UTC)。

我知道时间实际上是内部存储为 UTC 的，并且只有在表示它时才会转换为另一个时区，因此当我想要“非本地化”它时必须进行某种转换。例如，使用 python datetime 模块，您可以像这样“删除”时区:

In [119]: d = pd.Timestamp("2013-05-18 12:00:00", tz="Europe/Brussels")

In [120]: d
Out[120]: <Timestamp: 2013-05-18 12:00:00+0200 CEST, tz=Europe/Brussels>

In [121]: d.replace(tzinfo=None)
Out[121]: <Timestamp: 2013-05-18 12:00:00> 

因此，基于此，我可以执行以下操作，但我认为在处理较大的时间序列时这不会非常有效:

In [124]: t
Out[124]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-05-18 12:00:00, ..., 2013-05-18 12:00:09]
Length: 10, Freq: S, Timezone: Europe/Brussels

In [125]: pd.DatetimeIndex([i.replace(tzinfo=None) for i in t])
Out[125]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-05-18 12:00:00, ..., 2013-05-18 12:00:09]
Length: 10, Freq: None, Timezone: None

Answer 1

为了回答我自己的问题，此功能已同时添加到 pandas 中。 从 pandas 0.15.0 开始，您可以使用 tz_localize(None) 删除时区，从而得到本地时间。
请参阅最新消息条目:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/whatsnew.html#timezone-handling-improvements

以我上面的例子为例:

In [4]: t = pd.date_range(start="2013-05-18 12:00:00", periods=2, freq='H',
                          tz= "Europe/Brussels")

In [5]: t
Out[5]: DatetimeIndex(['2013-05-18 12:00:00+02:00', '2013-05-18 13:00:00+02:00'],
                       dtype='datetime64[ns, Europe/Brussels]', freq='H')

使用tz_localize(None)删除时区信息，导致本地时间:

In [6]: t.tz_localize(None)
Out[6]: DatetimeIndex(['2013-05-18 12:00:00', '2013-05-18 13:00:00'], 
                      dtype='datetime64[ns]', freq='H')

此外，您还可以使用 tz_convert(None) 删除时区信息，但转换为 UTC，从而生成原始 UTC 时间:

In [7]: t.tz_convert(None)
Out[7]: DatetimeIndex(['2013-05-18 10:00:00', '2013-05-18 11:00:00'], 
                      dtype='datetime64[ns]', freq='H')

<小时/>

这比 datetime.replace 解决方案性能更高:

In [31]: t = pd.date_range(start="2013-05-18 12:00:00", periods=10000, freq='H',
                           tz="Europe/Brussels")

In [32]: %timeit t.tz_localize(None)
1000 loops, best of 3: 233 µs per loop

In [33]: %timeit pd.DatetimeIndex([i.replace(tzinfo=None) for i in t])
10 loops, best of 3: 99.7 ms per loop