Python 将数据帧中的日期时间保存为csv时保留时区

我使用下面的代码将时间戳保存到磁盘，然后在以后的某个日期查找自该时间以来经过的时间。我的问题是，当我使用businesstimedelta包时，它返回一个错误，即我的数据帧没有时区。我假设它在保存到csv时丢失：

import pandas as pd
import time
import datetime
import pytz
import businesstimedelta
from pytz import timezone   


workday = businesstimedelta.WorkDayRule(start_time=datetime.time(9,30),end_time=datetime.time(16),working_days=[0, 1, 2, 3, 4])

timestamps = pd.DataFrame([datetime.datetime.now(timezone('America/New_York'))])
time.sleep(5)
timestamps.to_csv('timestamps.csv')
timestamps2 = pd.read_csv('timestamps.csv')
difference = workday.difference(timestamps2,datetime.datetime.now(timezone('America/New_York'))).hours

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError回溯（最近一次呼叫上次）
在里面
10个时间戳。到_csv（'timestamps.csv'））
11 timestamps2=pd.read\u csv（'production temp/positions.csv'））
--->12差异=workday.difference（timestames2，datetime.datetime.now（时区（“美国/纽约”））。小时
c:\users\g\appdata\local\programs\python38\lib\site packages\businesstimedelta\rules\rule.py（self、dt1、dt2）
29 def差异（自身、dt1、dt2）：
30“计算两个datetime对象之间的业务时间”
--->31 dt1=本地化\u未本地化\u dt（dt1）
32 dt2=本地化\u未本地化\u dt（dt2）
33开始，结束=排序（[dt1，dt2]）
c:\users\g\appdata\local\programs\python38\lib\site packages\businesstimedelta\businesstimedelta.py在localize\u uncalized\u dt（dt）中
8.https://docs.python.org/3/library/datetime.html#datetime.timezone
9     """
--->10如果dt.tzinfo不是无且dt.tzinfo.utcoffset（dt）不是无：
11返回dt
12返回pytz.utc.localize（dt）
c:\users\g\appdata\local\programs\python38\lib\site packages\pandas\core\generic.py in\uuuuuuuu getattr\uuuuu（self，name）
5463如果自我信息轴可以保存标识符，并且保存名称（名称）：
5464返回自我[姓名]
->5465返回对象。\uuuu getattribute\uuu（self，name）
5466
5467定义设置属性（self，名称：str，值）->无：
AttributeError:“DataFrame”对象没有属性“tzinfo”

我假设它在保存到csv时丢失

是的，这是问题的一部分。CSV是一种低保真度的数据格式，不能保存大多数对象的数据类型。首先，所有内容都以数字或字符串的形式读取。然后，CSV的读取器有责任确定要使用的数据类型。（熊猫自动完成了出色的检测工作。）

您在这里有几个选项：

读取数据帧后，将字符串转换为正确的日期时间格式

告诉Pandas读取文件时要使用的转换器

导出为保留数据类型的其他文件格式，如pickle

现在，一旦您读取了数据并将其加载到datetime数据类型而不是

对象

，您将发现该系列具有数据类型

熊猫。_libs.tslibs.Timestamp.Timestamp

：

dt1 = datetime.datetime.now(timezone('America/New_York'))
timestamps = pd.Series(data=[dt1])
print(type(dt1)) # <class 'datetime.datetime'>
print(timestamps.dtype) # datetime64[ns, America/New_York]
print(type(timestamps.at[0])) # <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>

0
数据类型：对象

您还应该了解Pandas对时间增量的原生支持：

---

以及对工作日的各种支持：

你能仔细看看你提供的代码片段吗？时间戳2没有使用。我编辑了它，这是我键入时的一个错误。好的，谢谢。我查看了本机的熊猫时间增量，但它似乎无法处理工作时间，或者我错过了什么？请参阅关于将您的系列转换回本机datetime的我的更新

timestamps2["0"] = pd.to_datetime(timestamps2["0"])

timestamps2 = pd.read_csv("./timestamps.csv", converters={"0": pd.to_datetime})

dt1 = datetime.datetime.now(timezone('America/New_York'))
timestamps = pd.Series(data=[dt1])
print(type(dt1)) # <class 'datetime.datetime'>
print(timestamps.dtype) # datetime64[ns, America/New_York]
print(type(timestamps.at[0])) # <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>

dt1 = datetime.datetime.now(timezone('America/New_York'))
dt2 = dt1 + datetime.timedelta(seconds=1)
timestamps = pd.Series([dt1])
timestamps.apply(lambda dt: workday.difference(dt.to_pydatetime(), dt2))

0    <BusinessTimeDelta 0 hours 1 seconds>
dtype: object