在Python中比较字符串和原始格式的时间

我需要比较python中两个日期之间的时间。一个以字符串形式给出，另一个以datetime.datetime格式给出。我尝试了一些想法，但错误总是

无法比较tz naive和tz aware datetime类对象

想法1：将字符串时间转换为时间戳。然后再转换成字符串。然后转换为isoformat。然后将新的isoformat与datetime.datetime对象进行比较

from datetime import datetime, timedelta
time_to_compare = datetime.utcnow()-timedelta(minutes=60)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df['Date'] = df['Date'].apply(lambda x: str(x))
df['Date'] = df['Date'].apply(lambda x: datetime.fromisoformat(x))
df= df.loc[df['Date']>=time_to_compare]

想法2：将datetime.datetime对象更改为时间戳

time_to_compare = pd.to_datetime(datetime.utcnow()-timedelta(minutes=60))
df['Date']=pd.to_datetime(df['Date'])
df= df.loc[df['Date']>=time_to_compare]

理想情况下，我想过滤数据帧，并说如果time_to_compare小于df['Date']，则将所述元素保留在数据帧中

用于测试：

d = {'Date':['2020-03-12T13:59:15.739Z','2020-02-28T22:22:06.827Z']}
df = pd.DataFrame(data=d)

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我无法复制，因为在我的Pandas 0.23上，

df['Date']=pd.to_datetime（df['Date']）

给出了一个简单的pd.Timestamp列，它可以与定义为简单的

datetime.utcnow（）-timedelta（minutes=60）

相比较

如果您的系统能够将

df['Date']

构建为时区感知列，那么您应该只构建一个时区感知

time\u来与以下内容进行比较：

time_to_compare = datetime.now(timezone.utc)-timedelta(minutes=60)

使用Pandas 1.0.1，您可以在创建要比较的时间时添加
utc=True
，如：

time_to_compare = pd.to_datetime(datetime.utcnow()-timedelta(minutes=60), utc=True)

为了使其具有时区意识
错误表明一个在TZ中是意识到的，另一个是幼稚的。如果你至少分享了一个例子，这会有所帮助…更新后分享一个例子。抱歉。Idea 2中的代码适用于我的pandas 0.23。你的版本是什么？我有1.0.1版