Python| Pandas Series.dt.tz_convert

Series.dt可用于以 datetimelike 的形式访问系列的值并返回多个属性。 Pandas Series.dt.tz_convert()函数将 tz 感知的日期时间数组/索引从一个时区转换为另一个时区。

Syntax: Series.dt.tz_convert(*args, **kwargs)

Parameter :

tz : Time zone to convert timestamps to.

Returns : same type as self

示例 #1：使用Series.dt.tz_convert()函数转换给定系列对象中时间戳的时区。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(pd.date_range('2012-12-31 00:00', periods = 5, freq = 'D',
                            tz = 'US / Central'))
  
# Creating the index
idx = ['Day 1', 'Day 2', 'Day 3', 'Day 4', 'Day 5']
  
# set the index
sr.index = idx
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.dt.tz_convert()函数将给定系列对象中的时间戳转换为“欧洲/柏林”。

# convert to 'Europe / Berlin'
result = sr.dt.tz_convert(tz = 'Europe / Berlin')
  
# print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Series.dt.tz_convert()函数已成功地将给定系列对象中时间戳的时区转换为目标时区。

示例 #2：使用Series.dt.tz_convert()函数转换给定系列对象中时间戳的时区。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(pd.date_range('2012-12-31 00:00', periods = 5, freq = 'D',
                            tz = 'US / Central'))
  
# Creating the index
idx = ['Day 1', 'Day 2', 'Day 3', 'Day 4', 'Day 5']
  
# set the index
sr.index = idx
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.dt.tz_convert()函数将给定系列对象中的时间戳转换为“亚洲/加尔各答”。

# convert to 'Asia / Calcutta'
result = sr.dt.tz_convert(tz = 'Asia / Calcutta')
  
# print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Series.dt.tz_convert()函数已成功地将给定系列对象中时间戳的时区转换为目标时区。