Python 2.7 熊猫可以'；t比较初始偏移量和感知偏移量的日期时间

我有这样的想法：

df['Time']
2017-08-06 11:00:00+00:00
2017-08-08 15:00:00+00:00
2017-08-10 04:00:00+00:00
2017-08-12 23:00:00+00:00
2017-08-08 15:00:00+00:00

我想把它切成有条件的薄片

mask1=df['Time'] > datetime.datetime.strptime('2017-08-12', "%Y-%m-%d")

我得到一个错误，比如

无法比较初始偏移量和感知偏移量的日期时间

不知何故，我不得不将df['Time']转换为offset naive。
请帮我修一下

看来您需要：

df['Time'] = df['Time'].dt.tz_localize(None)

或：

或：

---

另请参见。

我尝试了第三种选择。它将日期时间转换为2017-08-12T23:00:00.000000000格式。然后我尝试了前两个选项，但输出df的格式保持不变。如何以简单格式转换2017-08-12 23:00:00。我正在将o/p打印到csv文件。当我在o/p终端上打印时，格式是精确的。嗯，它似乎使用了旧版本的熊猫。因此，也许可以帮助

df['Time']=pd.to_datetime（df['Time'].astype（'datetime64[ns]'））

也尝试使用此选项。这是相同的o/p。我使用的是>>>pd.\uuuuu版本\uuuuuu'0.16.2'，那么它就是bug。最新版本是

0.20.3

-没有错误。是。这三个选项都不能以预期的格式工作。将与您提到的版本进行检查。谢谢

df['Time'] = df['Time'].dt.tz_convert(None)

df['Time'] = df['Time'].astype('datetime64[ns]')