更改时间序列数据 pandas 的数据时区

Question

我有一个包含时间和频率的数据字典，如下所示。

dictionary = {'7:00 pm': 16, ' 6:00 AM': 102, '6:00 PM': 7, '11:00 AM': 7, ' 9:00 AM': 87, '9:00 PM': 19, ' 8:00AM': 15, '8:00PM': 13, ' 7:00AM': 12, ' 5:00AM': 243, '5:00PM': 1, ' 4:00AM': 57, '13:00 PM': 4, '4:00 PM': 10, ' 3:00 AM': 87, '3:00PM': 1, '12 Noon': 24, '10:00AM': 45, ' 2:00AM': 9, '2:00PM': 1, ' 1:00AM': 12}

时间值采用 UTC，因为数据是从使用 UTC 时间的 Power Virtual Agents 获得的。 只需将每个值添加 3 小时即可轻松更改如此小的字典，但是是否有 function 可以将数据从一个时区更改为另一个时区？

Answer 1

以防万一您可以使用pytz和其他外部模块，这是一个更直接的解决方案：

pip install pytz tzlocal

然后：

from datetime import datetime
from pytz import timezone
import pytz
from tzlocal import get_localzone

#timezones
local = get_localzone()
utc = pytz.utc
cet = timezone('CET')

#get now time in different zones
print(datetime.now(local))
print(datetime.now(cet))
print(datetime.now(utc))

#convert local time now to CET
print(datetime.now(local).astimezone(cet))
print(datetime.now(cet).astimezone(utc))