Python Pandas Series.tz_convert用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas 係列是帶有軸標簽的一維ndarray。標簽不必是唯一的，但必須是可哈希的類型。該對象同時支持基於整數和基於標簽的索引，並提供了許多方法來執行涉及索引的操作。

Pandas Series.tz_convert()函數與時區感知索引配合使用。它將tz-aware軸轉換為目標時區。

用法： Series.tz_convert(tz, axis=0, level=None, copy=True)

參數：
tz:字符串或pytz.timezone對象
axis:轉換軸
level:int，str，默認值無
copy:還製作基礎數據的副本。

返回：係列

範例1：采用Series.tz_convert()函數將給定係列的時區感知索引轉換為目標時區。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow']) 
  
# Create the Datetime Index 
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W',  
                           periods = 6, tz = 'Asia/Calcutta')  
  
# set the index 
sr.index = didx 
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.tz_convert()函數將給定的時區索引轉換為時區感知索引，再轉換為目標時區“美國/中部”。

# convert to 'US / Central' 
sr.tz_convert('US/Central')

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.tz_convert()函數已將給定係列對象的索引的時區轉換為所需的時區。

範例2：采用Series.tz_convert()函數將給定係列的時區感知索引轉換為目標時區。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([19.5, 16.8, 22.78, 20.124, 18.1002]) 
  
# Create the Datetime Index 
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W',  
                     periods = 5, tz = 'Asia/Calcutta')  
  
# set the index 
sr.index = didx 
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.tz_convert()函數將給定的時區索引轉換為時區感知索引，再轉換為目標時區“歐洲/柏林”

# convert to 'Europe / Berlin' 
sr.tz_convert('Europe/Berlin')

輸出：

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注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas Series.tz_convert。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。