获取 pandas dataframe 中的所有列，当不同列中存在不同时区时，该列是日期列

Question

（注意， 这个SO 问题没有考虑到不同的时区，即它没有捕捉到存在时区的日期）。

我有一个 dataframe ，其中一些列 dtypes 是datetime64[ns] ，有些是datetime64[ns,UTC] 。

请注意，它们都已使用

df["some_time_col"] = pd.to_datetime(df["some_time_col"])但由于df是跨不同数据库的数据合并，因此时区不同。

有没有办法让所有列都是日期列，即像这样

dt_cols = df.select_dtypes(include=[pd.datetime]).columns

而不必指定所有时区，如

dt_cols = df.select_dtypes(include=["datetim64","datetime64[UTC]","datetime64[UTC+1]"...).columns

使用任何一个

dt_cols = df.select_dtypes(include=[np.datetime64]).columns
dt_cols = df.select_dtypes(include=["datetime64"]).columns

不捕捉datetime64[ns,UTC]但只捕捉 datetime64 datetime64[ns]

Answer 1

利用：

df.select_dtypes('datetimetz')

从select_dtypes文档：

对于 select Pandas datetimetz dtypes，使用 'datetimetz'（0.20.0 中的新功能）或 'datetime64[ns, tz]'

要选择不带 tz 和带 tz 的datetime时间，请执行以下操作：

df.select_dtypes(['datetimetz', 'np.datetime64'])