忽略Pandas Dataframe中的時間偏移

Question

我有一個由時間組成的Pandas DataFrame（有時是一個NaN）。 我想刪除時區偏移量。 任何想法如何做到這一點？

d = pd.DataFrame({'t':['2014-01-25 07:53:59-05:00', '2013-12-09 20:04:29+01:00', np.NaN]})
print d
a = pd.to_datetime(d.t)
a

輸出：

                          t
0  2014-01-25 07:53:59-05:00
1  2013-12-09 20:04:29+01:00
2                        NaN

0   2014-01-25 12:53:59
1   2013-12-09 19:04:29
2                   NaT

Name: t, dtype: datetime64[ns]

在to_datetime轉換中，時間轉換為UTC。 這是不希望的。 知道如何阻止這種轉換發生嗎？ 我更喜歡在Pandas中這樣做。

所需輸出：

0   2014-01-25 07:53:59
1   2013-12-09 20:04:29
2                   NaT

Answer 1

您可以刪除NaN，然后​​去除偏移量，然后執行轉換：

In [19]: 
# create the dataframe
d = pd.DataFrame({'t':['2014-01-25 07:53:59-05:00', '2013-12-09 20:04:29+01:00', np.NaN]})

d

Out[19]:

                           t
0  2014-01-25 07:53:59-05:00
1  2013-12-09 20:04:29+01:00
2                        NaN

[3 rows x 1 columns]

In [20]:
# need to drop the NaN in order for the conversion to work
d.dropna(inplace=True)
# strip the offset
d.t = d.t.apply(lambda x : x[:-6])

d
Out[20]:

                     t
0  2014-01-25 07:53:59
1  2013-12-09 20:04:29

[2 rows x 1 columns]

In [21]:
# now convert to datetime
d.t = pd.to_datetime(d.t)

d

Out[21]:

                    t
0 2014-01-25 07:53:59
1 2013-12-09 20:04:29

[2 rows x 1 columns]

In [22]:

d.dtypes

Out[22]:

t    datetime64[ns]
dtype: object

正如@DSM指出的那樣，您可以一步完成此操作（這也可以處理NaN）：

d.t = pd.to_datetime(d.t.str[:-6])

也會工作