Python Pandas DataFrame.tz_localize
Pandas DataFrame是一个二维的大小可变的、可能是异质的表格数据结构,具有标记的axis(行和列)。算术操作在行和列的标签上对齐。它可以被认为是一个类似于Dict的系列对象的容器。这是Pandas的主要数据结构。Pandas DataFrame.tz_localize()函数将系列或DataFrame的tz-naive索引定位到目标时区。这个操作将索引本地化。
语法: DataFrame.tz_localize(tz, axis=0, level=None, copy=True, ambiguous='raise', nonexistent='raise')
参数:tz :字符串或pytz.timezone对象
axis :要本地化的axis
level :如果axis是一个MultiIndex,本地化一个特定级别。否则必须是None
copy :也会对基础数据进行复制
ambiguous :当时钟由于DST而向后移动时,可能会出现模糊的时间
nonexistent :在时钟由于DST而向前移动的特定时区不存在一个不存在的时间
返回值 :与输入的类型相同。
示例#1:使用DataFrame.tz_localize()函数将数据框架的给定tz-naive索引定位到目标时区。
输出 :
现在我们将使用DataFrame.tz_localize()函数将数据框架的给定tz-naive索引本地化为 “欧洲/柏林 “时区。
输出 :
我们可以在输出中看到,DataFrame.tz_localize()函数已经成功将给定数据框架的tz-naive指数定位到目标时区。
示例#2 :使用DataFrame.tz_localize()函数将给定数据框架的tz-naive指数本地化。给定数据框架的索引是一个MultiIndex。
输出 :
现在我们将使用DataFrame.tz_localize()函数将给定数据帧的tz-naive索引本地化为’US/Central’。
输出 :
我们可以在输出中看到,DataFrame.tz_localize()函数已经成功将给定数据框架的tz-naive索引定位为’US/Central’。