以 数据帧时间索引将 tz naive 转换为 tz 感知 - Python 为主题介绍

简介

在数据处理中，经常需要处理时区问题，特别是在不同地区、不同时段的数据查询和分析中。Python 提供了丰富的时区操作库，其中 pandas 是其中一个非常常用的。本文将介绍如何使用 pandas 将 tz naive 的数据帧时间索引转换为 tz 感知的时间。

代码示例

import pandas as pd
from pytz import timezone

# 创建一个数据帧，以时间戳为索引，使用上海时区
tz = timezone('Asia/Shanghai')
dates = pd.date_range('2019-01-01', '2019-01-02', freq='1h', tz=tz)
df = pd.DataFrame(range(24), index=dates, columns=['value'])
print(df.index)

# 将 tz naive 转化为 tz 感知
df.index = df.index.tz_localize(None).tz_localize(tz)
print(df.index)

代码解释

1. 导入需要用到的库： pandas 和 pytz。pytz 是一个第三方时区操作库，比 Python 标准库中提供的时区操作更加丰富。
2. 创建一个时间索引为从 2019 年 1 月 1 日到 2019 年 1 月 2 日的时间序列，频率为每小时，时区为上海。
3. 创建一个数据帧，使用上述时间序列作为索引，列名为 value。
4. 输出数据帧的索引。
5. 使用 tz_localize 将 tz naive 的时间转换为 tz 感知的时间，并将其赋值给数据帧索引。
6. 再次输出数据帧的索引，可以发现时间已经变为 tz 感知的时间。