在熊猫数据帧中将时区添加到时间

Question

我的列以秒为单位。这个时间的时区是UTC，但熊猫不知道。我想补充此信息。

df_data['transaction_creation_date']
0        1484161304
1        1489489785
2        1489161124
3        1488904824
4        1484908677
5        1485942900
6        1490854506
7        1485895432
8        1485975392
9        1489266328
10       1488525196
11       1490363033
12       1490617794
13       1486560642
14       1487170224
15       1484923852

所以我做了这样的事情：

df_times = pd.DatetimeIndex(pd.to_datetime(df_data['transaction_creation_date'], unit='s'))
df_times = df_times.tz_localize(pytz.utc)

当我打印存储在df_times中的时间戳时，我有：

print(df_times.strftime('%s'))
['1484157704' '1489486185' '1489157524' ..., '1490684098' '1490284646'
 '1489602636']

所以。。。

我在第 0 行的 UTC 时间：1484161304 在我添加了有关时区的信息后更改为1484157704...

我的时区

是"欧洲/华沙"，我的时区和UTC之间的差异3600而1484161304 - 1484157704 = 3600。

所以熊猫把我的UTC时间当作"欧洲/华沙"，并把它们切换成UTC时间，这破坏了我的数据。

如何将 UTC 时区设置为我的时间，以免发生？

Answer 1

所以我无法复制您的结果，但我使用稍微不同的方法来显示创建的时间戳。 我没有使用支持有点差的%s，而是直接从UTC纪元计算秒数：

法典：

utc_at_epoch = pytz.utc.localize(dt.datetime(1970, 1, 1))
for t in df_times.tz_localize(pytz.utc):
    print(int((t - utc_at_epoch).total_seconds()))

测试代码：

import pandas as pd
import datetime as dt
import pytz
df_data = pd.DataFrame([
    1484161304,
    1489489785,
    1489161124,
], columns=['transaction_creation_date'])
print(df_data)
df_times = pd.DatetimeIndex(pd.to_datetime(
    df_data['transaction_creation_date'], unit='s'))
utc_at_epoch = pytz.utc.localize(dt.datetime(1970, 1, 1))
for t in df_times.tz_localize(pytz.utc):
    print(int((t - utc_at_epoch).total_seconds()))

结果：

   transaction_creation_date
0                 1484161304
1                 1489489785
2                 1489161124
1484161304
1489489785
1489161124