Python 在不损失精度的情况下转换np.datetime64的时区

我有一个DataFrame，其中一列的类型是datetime64[ns]。它们代表“欧洲/伦敦”时区的时间，精度为纳秒级。（数据来自外部系统）

我需要将这些转换为表示UTC时间的datetime64[ns]项。换句话说，每天增加0小时或1小时，这取决于入口是否在夏季

这样做的最佳方式是什么

不幸的是，我在np.datetime64中找不到任何时区支持。同时，我不能直接转换为datetime.datetime对象，因为这意味着精度损失。到目前为止，我唯一能想到的是将np.datetime64转换为datetime.datetime，调整时区，在未调整和调整的datetime.datetime之间获得某种时间差，然后将该时间差应用回np.datetime64。听起来有很多困难需要克服，我希望能更容易地完成

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谢谢

使用

dt

访问器，

pandas

似乎对此有一些内置支持：

import pandas as pd
import numpy as np

dt_arr = np.array(['2019-05-01T12:00:00.000000010',
                   '2019-05-01T12:00:00.000000100',],
                  dtype='datetime64[ns]')

df = pd.DataFrame(dt_arr)

# Represent naive datetimes as London time
df[0] = df[0].dt.tz_localize('Europe/London')

# Convert to UTC
df[0] = df[0].dt.tz_convert("UTC")

print(df)
                                    # 0
# 0 2019-05-01 11:00:00.000000010+00:00
# 1 2019-05-01 11:00:00.000000100+00:00

假设您从

np.datetime64[ns]

中的一些ISO 8601字符串开始，您可以使用

dt.tz\u localize

为它们指定时区，然后使用

dt.tz\u convert

将它们转换为另一个时区

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但我要警告的是，如果它们以整数形式出现，比如

1556708400000000010

，它们很有可能已经代表UTC，因为以秒或纳秒为单位的时间戳通常都是UTC，这与它们记录的时区无关（这是Unix纪元后的秒数/纳秒数，而不是民用时间）.

是否可以为此添加一个示例，以说明您遇到的问题？用玩的东西回答这个问题会更容易。