Python Pandas DataFrame tz_convert方法用法及代碼示例

Pandas DataFrame.tz_convert(~) 方法轉換行或列索引的時區。

參數

1.tz | string 或 tzinfo object

要轉換成的時區。

2. axis | int 或 string | optional

是否轉換行標簽或列標簽：

軸	說明
`0` 或 `"index"`	行標簽已轉換
`1` 或 `"columns"`	列標簽已轉換

默認情況下，axis=0 。

3. level | int 或 string | optional

目標水平。僅當源 DataFrame 是多索引時，這才相關。默認情況下，level=None 。

4. copy | boolean | optional

如果True，則返回新的DataFrame。修改此 DataFrame 不會改變源 DataFrame，反之亦然。
如果 False ，則不會創建新的 DataFrame - 修改返回的 DataFrame 將改變源 DataFrame，反之亦然。

默認情況下，copy=True 。

返回值

轉換了 date-index 時區的 DataFrame。

例子

基本用法

考慮以下 DataFrame ：

index_date = pd.date_range("2020-12-25", "2020-12-26", tz="Asia/Tokyo")
df = pd.DataFrame({"A":[4,5]}, index=index_date)
df



                           A
2020-12-25 00:00:00+09:00  4
2020-12-26 00:00:00+09:00  5

這裏，索引的類型為 datetime64 ，時區設置為 Asia/Tokyo 。

要將時區轉換為Europe/Paris：

result = df.tz_convert(tz="Europe/Paris")   # axis=0
result



                           A
2020-12-24 16:00:00+01:00  4
2020-12-25 16:00:00+01:00  5

轉換列標簽

考慮以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({pd.Timestamp("2020-12-25", tz="Asia/Tokyo"):[4,5]})
df



    2020-12-25 00:00:00+09:00
0               4
1               5

這裏，列標簽的類型為 datetime64 ，時區在 Asia/Tokyo 中設置。

要將時區轉換為Europe/Paris：

df.tz_convert(tz="Europe/Paris", axis=1)



    2020-12-24 16:00:00+01:00
0               4
1               5

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 Pandas DataFrame | tz_convert method。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。