如何在 Python 中从字符串转换、应用时区偏移量、幼稚并转换回字符串的 Pandas 系列索引？

How can I convert from string, apply the timezone offset, make naive and convert back to string a Pandas Series Index in Python?

提问人：xpanta 提问时间：11/15/2023 最后编辑：FObersteinerxpanta 更新时间：11/16/2023 访问量：48

问：

我有一个 Pandas 时间序列对象，其索引如下所示：

Index(['2023-05-31T00:05:00+0300', '2023-05-31T00:06:00+0300',
       ...       
       '2023-09-15T13:48:00+0300', '2023-09-15T13:49:00+0300'],
      dtype='object', length=76106)

我需要转换成这个：

Index(['2023-05-30T21:05:00', '2023-05-30T21:06:00',
       ...       
       '2023-09-15T10:48:00', '2023-09-15T10:49:00'],
      dtype='object', length=76106)

我试图做的，有效地，是将字符串转换为日期时间，减去时区偏移量，使其幼稚，然后将其转换回字符串。

我知道如何在很多（有点复杂）的步骤中做到这一点，这些步骤将涉及将系列转换为字典，一个接一个地转换（日期时间）键，使字典成为一个新系列，但是有没有办法通过几个步骤来做到这一点，可能是就地的？

任何帮助将不胜感激。

Python pandas 日期时 区

评论

答：

3赞 Nick 11/15/2023 #1

您可以使用 pd.to_datetime 将索引转换为日期时间，通过指定 将时区转换为 ，然后使用 strftime 格式化结果：UTCutc=True

idx = pd.Index(['2023-05-31T00:05:00+0300', '2023-05-31T00:06:00+0300','2023-09-15T13:48:00+0300', '2023-09-15T13:49:00+0300'])

idx = pd.to_datetime(idx, utc=True).strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S')

输出：

Index(['2023-05-30T21:05:00', '2023-05-30T21:06:00', '2023-09-15T10:48:00',
       '2023-09-15T10:49:00'],
      dtype='object')

评论

0赞 Nick 11/16/2023
@FObersteiner好点！我已经更新了答案以反映这一点。谢谢

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