如何从字符串转换，应用时区偏移，在Python中将Pandas系列索引转换回字符串？

cyvaqqii 于 2023-11-15 发布在 Python

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我有一个Pandas时间序列对象，其索引如下所示：

Index(['2023-05-31T00:05:00+0300', '2023-05-31T00:06:00+0300',
       ...       
       '2023-09-15T13:48:00+0300', '2023-09-15T13:49:00+0300'],
      dtype='object', length=76106)

字符串
我需要转换成这样

Index(['2023-05-30T21:05:00', '2023-05-30T21:06:00',
       ...       
       '2023-09-15T10:48:00', '2023-09-15T10:49:00'],
      dtype='object', length=76106)

型
我试图做的，有效地，是将字符串转换为日期时间，减去时区偏移，使其天真，并将其转换回字符串。
我知道如何在很多（有点复杂）步骤中做到这一点，这将涉及到将系列转换为字典，逐个转换（日期时间）键，使字典成为一个新的系列，但有没有一种方法可以在几个步骤中做到这一点，可能是就地？
任何帮助将不胜感激。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/77483936/how-can-i-convert-from-string-apply-the-timezone-offset-make-naive-and-convert

1条答案

按热度按时间

jqjz2hbq1#

您可以使用pd.to_datetime将索引转换为日期时间，然后使用tz_convert将其转换为UTC，最后使用strftime进行格式化：

idx = pd.Index(['2023-05-31T00:05:00+0300', '2023-05-31T00:06:00+0300','2023-09-15T13:48:00+0300', '2023-09-15T13:49:00+0300'])

idx = pd.to_datetime(idx).tz_convert('UTC').strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S')

字符串
输出量：

Index(['2023-05-30T21:05:00', '2023-05-30T21:06:00', '2023-09-15T10:48:00',
       '2023-09-15T10:49:00'],
      dtype='object')

型

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