pandas.Series.dt.tz_convert#
- Series.dt.tz_convert(*args, **kwargs)[源代码]#
将TZ感知的DateTime数组/索引从一个时区转换为另一个时区。
- 参数
- tzStr、pytz.timezone、Dateutil.tz.tz文件或无
表示时间的时区。相应的时间戳将被转换为DateTime数组/索引的这个时区。一个 tz One将转换为UTC并删除时区信息。
- 退货
- 数组或索引
- 加薪
- TypeError
如果DateTime数组/索引为Tz-naive。
参见
DatetimeIndex.tz
与UTC具有可变偏移量的时区。
DatetimeIndex.tz_localize
将tz-naive DatetimeIndex本地化为给定时区,或从支持tz的DatetimeIndex中删除时区。
示例
使用 tz 参数,我们可以将DatetimeIndex更改为其他时区:
>>> dti = pd.date_range(start='2014-08-01 09:00', ... freq='H', periods=3, tz='Europe/Berlin')
>>> dti DatetimeIndex(['2014-08-01 09:00:00+02:00', '2014-08-01 10:00:00+02:00', '2014-08-01 11:00:00+02:00'], dtype='datetime64[ns, Europe/Berlin]', freq='H')
>>> dti.tz_convert('US/Central') DatetimeIndex(['2014-08-01 02:00:00-05:00', '2014-08-01 03:00:00-05:00', '2014-08-01 04:00:00-05:00'], dtype='datetime64[ns, US/Central]', freq='H')
使用
tz=None
,我们可以删除时区(如有必要,在转换为UTC后):>>> dti = pd.date_range(start='2014-08-01 09:00', freq='H', ... periods=3, tz='Europe/Berlin')
>>> dti DatetimeIndex(['2014-08-01 09:00:00+02:00', '2014-08-01 10:00:00+02:00', '2014-08-01 11:00:00+02:00'], dtype='datetime64[ns, Europe/Berlin]', freq='H')
>>> dti.tz_convert(None) DatetimeIndex(['2014-08-01 07:00:00', '2014-08-01 08:00:00', '2014-08-01 09:00:00'], dtype='datetime64[ns]', freq='H')