Comment définir le fuseau horaire de valeurs dans une Pandas DataFrame?

J'aimerais définir le fuseau horaire de l'valeurs d'une colonne dans une Pandas DataFrame. Je lis le DataFrame avec les pandas.read_csv().

InformationsquelleAutor Yariv | 2012-12-22
  1. 11

    Vous pouvez lire les dates que l'UTC directement à partir de read_csv par la définition de la date_parser fonction manuellement, par exemple:

    from dateutil.tz import tzutc
from dateutil.parser import parse

def date_utc(s):
    return parse(s, tzinfos=tzutc)

df = read_csv('my.csv', parse_dates=[0], date_parser=date_utc)

    .

    Si vous êtes à la création d'un timeseries, vous pouvez utiliser le tz argument de date_range:

    dd = pd.date_range('2012-1-1 1:30', periods=3, freq='min', tz='UTC')

In [2]: dd
Out[2]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2012-01-01 01:30:00, ..., 2012-01-01 01:32:00]
Length: 3, Freq: T, Timezone: UTC

    .

    Si votre DataFrame/Série est déjà l'indice par un timeseries, vous pouvez utiliser le tz_localize méthode pour définir un fuseau horaire:

    df.tz_localize('UTC')

    ou si elle dispose déjà d'un fuseau horaire, l'utilisation tz_convert:

    df.tz_convert('UTC')
    • Bon point. Désolé, je suis en train de lire le DataFrame avec les pandas.read_csv().
    • Désolé, je ne savais pas que mon exemple était trompeuse jusqu'à ce que vous avez répondu.
    • C'est ok, j'espère que maintenant cela répond à votre question 🙂
    InformationsquelleAutor Andy Hayden
  2. 0
    # core modules
from datetime import timezone, datetime

# 3rd party modules
import pandas as pd
import pytz

# create a dummy dataframe
df = pd.DataFrame({'date': [datetime(2018, 12, 30, 20 + i, 56)
                            for i in range(2)]},)
print(df)

# Convert the time to a timezone-aware datetime object
df['date'] = df['date'].dt.tz_localize(timezone.utc)
print(df)

# Convert the time from to another timezone
# The point in time does not change, only the associated timezone
my_timezone = pytz.timezone('Europe/Berlin')
df['date'] = df['date'].dt.tz_convert(my_timezone)
print(df)

    donne

                     date
0 2018-12-30 20:56:00
1 2018-12-30 21:56:00
                       date
0 2018-12-30 20:56:00+00:00
1 2018-12-30 21:56:00+00:00
                       date
0 2018-12-30 21:56:00+01:00
1 2018-12-30 22:56:00+01:00
    InformationsquelleAutor Martin Thoma