如何从熊猫数据帧的时间戳列中删除时区

Question

我阅读了熊猫更改外汇数据帧的时区，但我想使数据帧时区的时间列变得幼稚，以便与sqlite3数据库的互操作性。

我的 pandas 数据帧中的数据已转换为 UTC 数据，但我不想在数据库中维护此 UTC 时区信息。

给定从其他来源派生的数据样本，它看起来像这样：

print(type(testdata))
print(testdata)
print(testdata.applymap(type))

给：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
                        time  navd88_ft  station_id  new
0  2018-03-07 01:31:02+00:00  -0.030332          13    5
1  2018-03-07 01:21:02+00:00  -0.121653          13    5
2  2018-03-07 01:26:02+00:00  -0.072945          13    5
3  2018-03-07 01:16:02+00:00  -0.139917          13    5
4  2018-03-07 01:11:02+00:00  -0.152085          13    5
                                     time        navd88_ft     station_id  
0  <class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>  <class 'float'>  <class 'int'>   
1  <class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>  <class 'float'>  <class 'int'>   
2  <class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>  <class 'float'>  <class 'int'>   
3  <class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>  <class 'float'>  <class 'int'>   
4  <class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>  <class 'float'>  <class 'int'>   
             new  
0  <class 'int'>  
1  <class 'int'>  
2  <class 'int'>  
3  <class 'int'>  
4  <class 'int'>  

但

newstamp = testdata['time'].tz_convert(None)

给出最终错误：

TypeError: index is not a valid DatetimeIndex or PeriodIndex

如何用时区朴素时间戳替换列？

Answer 1

列必须是datetime dtype，例如在使用 pd.to_datetime 之后。然后，您可以使用tz_localize更改时区，朴素时间戳对应于时区None：

testdata['time'].dt.tz_localize(None)

除非列是索引(DatetimeIndex(，否则.dt访问器必须用于访问熊猫日期时间函数。

Answer 2

当您的数据包含跨越不同时区或应用夏令时之前和之后的日期时间时，例如使用 psycopg2 从 postges 数据库中获得，根据 pandas 版本，您最终可能会遇到一些最佳转换方法的情况：

testdata['time'].apply(lambda x: x.replace(tzinfo=None))

这起作用的情况(请注意使用具有不同offset的FixedOffsetTimezone，而.dt.tz_localize(None)的用法则不起作用：

df = pd.DataFrame([
    datetime.datetime(2018, 5, 17, 21, 40, 20, 775854, 
                      tzinfo=psycopg2.tz.FixedOffsetTimezone(offset=120, name=None)),
    datetime.datetime(2021, 3, 17, 14, 36, 13, 902741, 
                      tzinfo=psycopg2.tz.FixedOffsetTimezone(offset=60, name=None))
])

pd.__version__
'0.24.2'

df[0].dt.tz_localize(None)
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/arrays/datetimes.py", line 1861, in objects_to_datetime64ns
    values, tz_parsed = conversion.datetime_to_datetime64(data)
  File "pandas/_libs/tslibs/conversion.pyx", line 185, in pandas._libs.tslibs.conversion.datetime_to_datetime64
ValueError: Array must be all same time zone

pd.__version__
'1.1.2'

df[0].dt.tz_localize(None)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py", line 5132, in __getattr__
    return object.__getattribute__(self, name)
  File "/usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/accessor.py", line 187, in __get__
    accessor_obj = self._accessor(obj)
  File "/usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/indexes/accessors.py", line 480, in __new__
    raise AttributeError("Can only use .dt accessor with datetimelike values")
AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values

Answer 3

我知道你提到你的时间戳已经是UTC格式，但为了防御，你不妨让你的代码不受时间戳(部分或全部(在不同时区的情况的影响。这不需要任何成本，并且会更强大：

newcol = testdata['time'].dt.tz_convert(None)

根据文档：

None tz将转换为 UTC 并删除时区信息。

这比删除时间戳可能包含的任何时区更安全。

Answer 4

这是一个函数，它将

• 查找具有任何 PD 实例的所有列。其中的时间戳
• 将这些列转换为 dtype datetime(以便能够在系列上使用 .dt 访问器(
• 使用 dt.tz_localize(None) 本地化所有时间戳，这将使时移相对于 UTC 保持

def remove_tz_from_dataframe(df_in):
    df = df_in.copy()
    col_times = [ col for col in df.columns if any([isinstance(x, pd.Timestamp) for x in df[col]])]
    for col in col_times:
        df[col] = pd.to_datetime(
            df[col], infer_datetime_format=True) 
        df[col] = df[col].dt.tz_localize(None) 
    return df