Python Pandas Series.dt.tz_localize
Series.dt可以用来访问系列的数据时间值,并返回几个属性。Pandas Series.dt.tz_localize()函数将无时区的Datetime Array/Index定位为有时区意识的Datetime Array/Index。这个方法接收一个无时区(tz)的Datetime数组/索引对象,并使其具有时区意识。它不会将时间转移到另一个时区。
语法: Series.dt.tz_localize(*args, **kwargs)
参数:
tz :时区来转换时间戳。
返回:与自身类型相同
例子#1:使用Series.dt.tz_localize()函数,将系列中的tz-naive日期时间值本地化为tz-aware。
输出 :
现在我们将使用Series.dt.tz_localize()函数将给定的tz-naive系列本地化为 “美国/东部”。
输出 :
正如我们在输出中看到的,Series.dt.tz_localize()函数已经成功地将给定的tz-naive数据时间系列定位为tz-aware。
示例#2 : 使用Series.dt.tz_localize()函数,将给定的系列对象作为本地python日期时间对象的数组返回。
输出 :
现在我们将使用Series.dt.tz_localize()函数将给定的tz-naive系列本地化为 “欧洲/柏林”。
输出 :
正如我们在输出中看到的,Series.dt.tz_localize()函数已经成功地将给定的tz-naive数据时间系列定位为tz-aware。