Python 从多个时区的时间戳中提取日期

我有一个Pandas数据框，在该数据框中，我根据

时区

列将

小时

转换为

本地小时

。现在，我想将日期从

local_hour

提取为

local_date

，但我得到一个错误，即

Tz-aware-datetime.datetime不能转换为datetime64，除非utc=True

。我该怎么做

# Create dataframe
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
   'hour': ['2019-01-01 05:00:00', '2019-01-01 07:00:00', '2019-01-01 08:00:00'],
   'time_zone': ['US/Eastern', 'US/Central', 'US/Mountain']
})

# Convert hour to datetime and localize to UTC
df['hour'] = pd.to_datetime(df['hour']).dt.tz_localize('UTC')

# Get local_hour
df['local_hour'] = df.apply(lambda row: row['hour'].tz_convert(row['time_zone']), axis=1)

# Try to get local_date from local_hour
df['local_date'] = pd.to_datetime(df['local_hour'].dt.date)
ValueError: Tz-aware datetime.datetime cannot be converted to datetime64 unless utc=True

---

似乎只有当

local\u hour

列包含不同的时区时，问题才会出现。如果一切都在同一个时区，这将是有效的：

# Work: the whole column in a single timezone
df['local_hour'] = df['hour'].dt.tz_convert('America/New_York')
df['local_hour'].dt.date

# Not work: column contains a mix of timezones
df['local_hour'] = df.apply(lambda row: row['hour'].tz_convert(row['time_zone']), axis=1)
df['local_hour'].dt.date

ValueError: Tz-aware datetime.datetime cannot be converted to datetime64 unless utc=True

我建议你向熊猫队提出一个问题。同时，您可以使用本质上是一个循环的

apply

：

tmp = df['local_hour'].apply(lambda t: pd.Series({
    'date': t.date(),
    'hour': t.hour
}))
df = pd.concat([df, tmp], axis=1)

---

以下解决方案适合我：

df['local_date'] = pd.to_datetime(df['hour'], infer_datetime_format=True, utc=True )
df['local_date'] = df['local_date'].dt.tz_localize('Europe/Amsterdam')

显然，这些方法可以连接起来，但为了可读性可以分开

• utc=True：返回utc DatetimeIndex，该索引是允许tz\u localize（）方法所需的索引
• expert\u datetime\u format=True：另一个有用的参数，用于尝试推断日期时间字符串的格式

引用