将日期时间字段转换为另一个时区，并在Python中添加新的colunm

请演示如何将日期时间转换为另一个时区，并在Python中添加新的colunm

我不太确定原始数据的确切时区（可能是AEST），但我需要一个比原始数据（应该是加利福尼亚时间）长-17小时的新coulmn

就像这张照片：

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谢谢大家!

假设您有这样一个数据帧：

    time
0   1597101380360
1   1597099168350
2   1597095668690
3   1597085316180
4   1597054931440

         time            date_time
0   1597101380360   2020-08-10 23:16:20
1   1597099168350   2020-08-10 22:39:28
2   1597095668690   2020-08-10 21:41:08
3   1597085316180   2020-08-10 18:48:36
4   1597054931440   2020-08-10 10:22:11

        time                 date_time                  cali_time
0   1597101380360   2020-08-10 23:16:20+10:00   2020-08-10 06:16:20-07:00
1   1597099168350   2020-08-10 22:39:28+10:00   2020-08-10 05:39:28-07:00
2   1597095668690   2020-08-10 21:41:08+10:00   2020-08-10 04:41:08-07:00
3   1597085316180   2020-08-10 18:48:36+10:00   2020-08-10 01:48:36-07:00
4   1597054931440   2020-08-10 10:22:11+10:00   2020-08-09 17:22:11-07:00

你肯定知道时区是“澳大利亚/昆士兰”

首先，让我们将时间转换为可读的格式，并将其保存在名为“日期时间”的新列中：

df['date\u time']=pd.to\u datetime（pd.to\u datetime，df.time，unit='ms'，origin='unix'
).apply（lambda x:x.strftime（“%Y-%m-%d%H:%m:%S”））

现在，数据帧如下所示：

    time
0   1597101380360
1   1597099168350
2   1597095668690
3   1597085316180
4   1597054931440

         time            date_time
0   1597101380360   2020-08-10 23:16:20
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2   1597095668690   2020-08-10 21:41:08
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4   1597054931440   2020-08-10 10:22:11

        time                 date_time                  cali_time
0   1597101380360   2020-08-10 23:16:20+10:00   2020-08-10 06:16:20-07:00
1   1597099168350   2020-08-10 22:39:28+10:00   2020-08-10 05:39:28-07:00
2   1597095668690   2020-08-10 21:41:08+10:00   2020-08-10 04:41:08-07:00
3   1597085316180   2020-08-10 18:48:36+10:00   2020-08-10 01:48:36-07:00
4   1597054931440   2020-08-10 10:22:11+10:00   2020-08-09 17:22:11-07:00

现在，在我们更改时区之前，我们需要将日期时间与创建时间戳的原始时区相关联，为此我们使用函数。然后，我们创建一个名为cali_time的新列，应用该函数将datetime与新时区一起保存：

#将时区分配到日期\时间
df['date\u time']=df.date\u time.dt.tz\u本地化（'澳大利亚/昆士兰'）
#创建时区设置为US/Pacific的新列
df['cali_time']=df.date_time.dt.tz_convert（'US/Pacific'））
df.head（）

现在，数据帧如下所示：

    time
0   1597101380360
1   1597099168350
2   1597095668690
3   1597085316180
4   1597054931440

         time            date_time
0   1597101380360   2020-08-10 23:16:20
1   1597099168350   2020-08-10 22:39:28
2   1597095668690   2020-08-10 21:41:08
3   1597085316180   2020-08-10 18:48:36
4   1597054931440   2020-08-10 10:22:11

        time                 date_time                  cali_time
0   1597101380360   2020-08-10 23:16:20+10:00   2020-08-10 06:16:20-07:00
1   1597099168350   2020-08-10 22:39:28+10:00   2020-08-10 05:39:28-07:00
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4   1597054931440   2020-08-10 10:22:11+10:00   2020-08-09 17:22:11-07:00

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假设您有这样一个数据帧：

    time
0   1597101380360
1   1597099168350
2   1597095668690
3   1597085316180
4   1597054931440

         time            date_time
0   1597101380360   2020-08-10 23:16:20
1   1597099168350   2020-08-10 22:39:28
2   1597095668690   2020-08-10 21:41:08
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4   1597054931440   2020-08-10 10:22:11+10:00   2020-08-09 17:22:11-07:00

你肯定知道时区是“澳大利亚/昆士兰”

首先，让我们将时间转换为可读的格式，并将其保存在名为“日期时间”的新列中：

df['date\u time']=pd.to\u datetime（pd.to\u datetime，df.time，unit='ms'，origin='unix'
).apply（lambda x:x.strftime（“%Y-%m-%d%H:%m:%S”））

现在，数据帧如下所示：

    time
0   1597101380360
1   1597099168350
2   1597095668690
3   1597085316180
4   1597054931440

         time            date_time
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3   1597085316180   2020-08-10 18:48:36
4   1597054931440   2020-08-10 10:22:11

        time                 date_time                  cali_time
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现在，在我们更改时区之前，我们需要将日期时间与创建时间戳的原始时区相关联，为此我们使用函数。然后，我们创建一个名为cali_time的新列，应用该函数将datetime与新时区一起保存：

#将时区分配到日期\时间
df['date\u time']=df.date\u time.dt.tz\u本地化（'澳大利亚/昆士兰'）
#创建时区设置为US/Pacific的新列
df['cali_time']=df.date_time.dt.tz_convert（'US/Pacific'））
df.head（）

现在，数据帧如下所示：

    time
0   1597101380360
1   1597099168350
2   1597095668690
3   1597085316180
4   1597054931440

         time            date_time
0   1597101380360   2020-08-10 23:16:20
1   1597099168350   2020-08-10 22:39:28
2   1597095668690   2020-08-10 21:41:08
3   1597085316180   2020-08-10 18:48:36
4   1597054931440   2020-08-10 10:22:11

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数据图像对于帮助您的人来说不是最佳选择。也请阅读图片的数据是不是最佳的人来帮助你。也请阅读，谢谢，@Mel，非常详细！但是当我尝试第一个代码：df['date\u time']=pd.to\u datetime（pd.to\u datetime（df.time，unit='ms'，origin='unix'）.apply（lambda x:x.strftime（“%Y-%m-%d%H:%m:%S”））时，时间被转换为1970-01-19，而它应该是2020-8-xx（时间：1598128447）您能告诉我如何解决这个问题吗？您能提供数据帧的示例吗？不需要导入

lambda

s和

pytz

导入。您可以直接调用列上的strftime，并使用

dt.tz\u convert

@Elena\u转换到另一个时区。请这样尝试：df['date\u time']=pd.to\u datetime（pd.to\u datetime（df.time，unit='s'）。apply（lambda x:x.strftime（%Y-%m%d%H:%m:%s）））谢谢，@Mel，这非常详细！但是当我尝试第一个代码：df['date\u time']=pd.to\u datetime（pd.to\u datetime（df.time，unit='ms'，origin='unix'）.apply（lambda x:x.strftime（“%Y-%m-%d%H:%m:%S”））时，时间被转换为1970-01-19，而它应该是2020-8-xx（时间：1598128447）您能告诉我如何解决这个问题吗？您能提供数据帧的示例吗？不需要导入

lambda

s和

pytz

导入。您可以直接调用列上的strftime，并使用

dt.tz\u convert

@Elena\u转换到另一个时区。可以这样尝试：df['date\u time']=pd.to\u datetime（pd.to\u datetime（df.time，unit='s'）。apply（lambda x:x.strftime（%Y-%m%d%H:%m:%s）））