如何将 Pandas 中的时区感知时间戳转换为本地时间
在 pandas 中，tz_localize 函数用于创建时间戳或时区感知的 DateTimeIndex。但是，在处理已经识别时区的数据时，可能需要将其转换回原始时间戳，同时保留本地时间的时区信息。
一个选项是将时区设置为 None ，但这会导致时间转换为 UTC。为了避免这种情况，pandas 提供了 tz_localize(None) 函数，该函数可以有效地删除时区信息，同时保留本地时区中用户可见的时间。
例如，考虑以下时区-aware DateTimeIndex:
t = pd.date_range(start="2013-05-18 12:00:00", periods=2, freq='H', tz="Europe/Brussels")
使用 tz_localize(None)，我们可以将其转换为本地时间：
t_naive_local = t.tz_localize(None)
生成的索引将具有与之前相同的时间，但是没有时区信息：
t_naive_local
DatetimeIndex(['2013-05-18 12:00:00', '2013-05-18 13:00:00'],
dtype='datetime64[ns]', freq='H')此外，pandas 还提供了 tz_convert(None) 函数，该函数删除时区信息并将时间转换为 UTC，从而得到朴素的 UTC 时间。
这种转换比使用 datetime.replace 方法的替代方法要高效得多，如以下时间所示：
%timeit t.tz_localize(None) 1000 loops, best of 3: 233 µs per loop %timeit pd.DatetimeIndex([i.replace(tzinfo=None) for i in t]) 10 loops, best of 3: 99.7 ms per loop
通过利用这些函数，可以轻松进行转换将时区感知的 pandas 数据转换为本地时间或 UTC，保留用户可见的时间并提高数据处理的效率。
以上是如何将 Pandas 中的时区感知时间戳转换为本地时间？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
