Python pandas.Series.dt.tz_convert用法及代码示例

用法:
Series.dt.tz_convert(*args, **kwargs)

将 tz-aware 日期时间数组/索引从一个时区转换为另一个时区。

参数：

tz：str、pytz.timezone、dateutil.tz.tzfile 或无

时间的时区。相应的时间戳将转换为日期时间数组/索引的这个时区。 tz of None 将转换为 UTC 并删除时区信息。

数组或索引

抛出：

TypeError: 如果日期时间数组/索引是tz-naive。

例子：

使用 tz 参数，我们可以将 DatetimeIndex 更改为其他时区：

>>> dti = pd.date_range(start='2014-08-01 09:00',
...                     freq='H', periods=3, tz='Europe/Berlin')

>>> dti
DatetimeIndex(['2014-08-01 09:00:00+02:00',
               '2014-08-01 10:00:00+02:00',
               '2014-08-01 11:00:00+02:00'],
              dtype='datetime64[ns, Europe/Berlin]', freq='H')

>>> dti.tz_convert('US/Central')
DatetimeIndex(['2014-08-01 02:00:00-05:00',
               '2014-08-01 03:00:00-05:00',
               '2014-08-01 04:00:00-05:00'],
              dtype='datetime64[ns, US/Central]', freq='H')

使用 tz=None ，我们可以删除时区(必要时转换为 UTC 后)：

>>> dti = pd.date_range(start='2014-08-01 09:00', freq='H',
...                     periods=3, tz='Europe/Berlin')

>>> dti
DatetimeIndex(['2014-08-01 09:00:00+02:00',
               '2014-08-01 10:00:00+02:00',
               '2014-08-01 11:00:00+02:00'],
                dtype='datetime64[ns, Europe/Berlin]', freq='H')

>>> dti.tz_convert(None)
DatetimeIndex(['2014-08-01 07:00:00',
               '2014-08-01 08:00:00',
               '2014-08-01 09:00:00'],
                dtype='datetime64[ns]', freq='H')

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.Series.dt.tz_convert。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

抛出：

例子：