如前所述(转换时区pandas数据帧(，pandas提供了本地化datetime列(tz_localize(和将时区(tz_convert(转换为预定义时区的方法。例如：
df["localized_time"] = df.time.tz_localize(pytz.utc).tz_convert("Some/Timezone")
但是，这两个函数都接受时区本身作为参数。如果时区来自同一数据帧中的另一列，该怎么办？例如：
time timezone ...
0 2022-04-11 12:24:43 "Europe/Paris" ...
1 2022-04-11 04:22:12 "US/Eastern" ...
...
有没有一种简单的方法可以将"；时间"；列(已经是datetime类型(，其中时区取"0"；"时区"；列(字符串(？
是的，这是可能的，例如：
df["localized_time"] = df.time.dt.tz_localize(pytz.utc)
df['new'] = df.apply(lambda x: x["localized_time"].tz_convert(x["timezone"]), 1)
print (df)
time timezone localized_time
0 2022-04-11 12:24:43 Europe/Paris 2022-04-11 12:24:43+00:00
1 2022-04-11 04:22:12 US/Eastern 2022-04-11 04:22:12+00:00
new
0 2022-04-11 14:24:43+02:00
1 2022-04-11 00:22:12-04:00
但因为有不同的时区，所以得到objects而不是datetimesdtype:
print (df.dtypes)
time datetime64[ns]
timezone object
localized_time datetime64[ns, UTC]
new object
dtype: object