在Python中连接数据帧时更改DatetimeIndex上的时区

我在熊猫0.14.1上。有两个数据帧都由时区感知的DatetimeIndex索引：

import pandas as pd
ix1 = pd.DatetimeIndex(start=pd.Timestamp('20140715', tz='EST5EDT'), end=pd.Timestamp('20140717', tz='EST5EDT'), freq='D', tz='EST5EDT')
ix2 = pd.DatetimeIndex([pd.Timestamp('2014-07-11 00:00:00', tz='EST5EDT'), pd.Timestamp('2014-07-21 00:00:00', tz='EST5EDT')])
df1 = pd.DataFrame(0, index=ix1, columns=['A', 'B'])
df2 = pd.DataFrame(0, index=ix2, columns=['A', 'B'])

两个索引都有时区，一个带freq，另一个不带：

df1.index
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2014-07-15 00:00:00-04:00, ..., 2014-07-17 00:00:00-04:00]
Length: 3, Freq: D, Timezone: EST5EDT


df2.index
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2014-07-11 00:00:00-04:00, 2014-07-21 00:00:00-04:00]
Length: 2, Freq: None, Timezone: EST5EDT

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我想知道这是一个已知的错误还是有特定的原因。

这是一个错误。需要一些代码来确定是否重新创建tz（例如，它必须在所有片段上，并且它们必须相同）。我认为只要两者的长度都大于2（这是因为len（2）的索引不能有一个推断的_freq，只能有一个设置的freq）。在我的代码中有我自己的concat版本，我就是这样做的。虽然这可能有助于显示错误，或找到原因。。。谢谢你的快速回复！是的，它实际上大部分时间都有效，很难创建示例。问题是：，欢迎拉取请求！

pd.concat([df1, df2]).index
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2014-07-15 04:00:00+00:00, ..., 2014-07-21 04:00:00+00:00]
Length: 5, Freq: None, Timezone: UTC