testdata['time'].dt.tz_localize(None) - Python

在Python编程中，我们经常需要处理日期和时间，其中一个重要的概念就是时区。

testdata['time'].dt.tz_localize(None)是一种Python Pandas中处理时区的方法，其作用是将一个带有时区信息的日期时间对象改为没有时区信息的本地日期时间对象。

更具体地说，testdata['time']是一个带时区信息的日期时间对象，dt是表示日期时间组件的属性，tz_localize是表示重新分配时区信息的方法。通过在方法中传入None，即表示将时区信息去掉。

该方法的返回值是一个新的本地日期时间对象。这个新的对象不再依赖于任何时区信息，因此可以方便地进行后续操作。

需要注意的是，这个方法只适用于在具体时区下的日期时间对象，对于本地日期时间对象，该方法并不起作用。

示例代码如下：

import pandas as pd

testdata = pd.DataFrame({'time': pd.date_range(start='2022-01-01 12:00:00', periods=3, tz='Asia/Shanghai')})

testdata['local_time'] = testdata['time'].dt.tz_localize(None)

print(testdata)

输出：

                       time          local_time
0 2022-01-01 12:00:00+08:00 2022-01-01 12:00:00
1 2022-01-02 12:00:00+08:00 2022-01-02 12:00:00
2 2022-01-03 12:00:00+08:00 2022-01-03 12:00:00

如上所示，我们创建了一个时区为“Asia/Shanghai”的日期时间对象，并使用tz_localize方法去掉了时区信息，返回了一个本地日期时间对象。最终结果显示，新创建的一列local_time是没有时区信息的本地日期时间对象。

因此，testdata['time'].dt.tz_localize(None)方法是处理时区信息的重要方法，可以方便地将一个带有时区信息的日期时间对象转换为没有时区信息的本地日期时间对象，适用于处理与时区相关的各种操作。