Pandas 使用时区在pandas to_datetime函数中

Pandas 使用时区在pandas to_datetime函数中

在本文中,我们将介绍如何在Pandas的to_datetime函数中使用时区。

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什么是时区?

时区是指地球表面上相对于协调世界时(UTC)而言的时间偏移量。全球被分为24个时区,在某些情况下,特定地理区域使用非标准时区。

为什么使用时区?

使用时区是为了应对跨不同时区的应用。如果不使用时区,就可能会出现数据混乱,因为全球不同地区的时间可能会发生变化。

例如,假设你有一个位于美国西部的服务器,它记录每个事件的时间戳,但是你在东部的目标受众接收到的时间戳是几小时前或几小时后。在这种情况下,你将不得不自己完成时区转换,这可能非常麻烦,还容易出错。

使用一个标准时区,例如UTC,可以避免这种情况。UTC是一种相对于其他时区而言的标准时区,作为国际标准使用。

如何使用时区在Pandas的to_datetime函数中?

Pandas中的to_datetime函数是将字符串转换为datetime对象的重要方法,它是进行数据分析的强有力工具。to_datetime函数中的一个参数是utc,它可指定生成带有时区信息的datetime对象。

让我们看一个示例。

import pandas as pd

# 确定一个日期格式的字符串
date_string = "2021-11-07 12:00:00"

# 转换为datetime对象
date = pd.to_datetime(date_string, utc=True)

# 输出结果
print(date)
Python

输出:

Timestamp('2021-11-07 12:00:00+0000', tz='UTC')
Python

在这个示例中,我们首先创建一个日期格式的字符串。然后,我们使用to_datetime函数将字符串转换为datetime对象,并指定utc参数为True来生成带有时区信息的datetime对象。

输出结果显示,datetime对象带有时区信息。这告诉我们,datetime对象相对于UTC的偏移是零。我们还注意到,datetime对象的类型是Timestamp,这是一个特殊的Pandas对象,它允许我们进行更复杂的时间序列分析。

处理其他时区

我们也可以处理与UTC不同的其他时区。

例如,假设我们有一个位于美国纽约的应用程序,我们想在应用程序中使用纽约时区。我们可以指定纽约时区为原始字符串,然后将其传递给to_datetime函数:

import pandas as pd

# 确定一个日期格式的字符串
date_string = "2021-11-07 12:00:00"

# 转换为datetime对象
date = pd.to_datetime(date_string, utc=True)

# 将时区从UTC转换为纽约
date_ny = date.tz_convert("America/New_York")

# 输出结果
print(date_ny)
Python

输出:

2021-11-07 07:00:00-05:00
Python

在这个示例中,我们首先创建一个带有时区信息的datetime对象,它相对于UTC偏移为零。我们然后使用tz_convert方法将datetime对象的时区从UTC转换为纽约时区。输出结果显示,我们得到了在纽约时区的日期和时间。

处理本地时区

本地时区是指计算机所在的时区。我们可以使用pytz库来处理本地时区。

例如,假设我们有一个字符串时间,我们想让它与计算机的本地时区相对应。我们可以使用pytz库中的localize方法来实现:

import pandas as pd
import pytz
fromdatetime import datetime

# 确定一个日期格式的字符串
date_string = "2021-11-07 12:00:00"

# 将字符串转换为datetime对象,并将其本地化
local_tz = pytz.timezone('Asia/Shanghai')
date_local = local_tz.localize(datetime.strptime(date_string, '%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

# 转换为UTC时间
date_utc = pd.to_datetime(date_local, utc=True)

# 输出结果
print(date_utc)
Python

输出:

Timestamp('2021-11-07 04:00:00+0000', tz='UTC')
Python

在这个示例中,我们使用datetime库中的strptime方法将日期格式的字符串转换为datetime对象。我们还使用pytz库中的timezone方法来指定本地时区,并使用localize方法将datetime对象本地化。最后,我们使用to_datetime函数将本地化的datetime对象转换为UTC时间。输出结果显示,我们得到了UTC时间,并带有时区信息。

总结

使用时区是应对跨不同时区应用程序的关键。在Pandas中,to_datetime函数可生成带有时区信息的datetime对象。我们可以处理UTC和其他时区以及本地时区。

以上就是关于如何在Pandas的to_datetime函数中使用时区的介绍。希望这篇文章对您有帮助!

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