使用時區感知索引的pandas to_Datetime轉換

Question

我有一個帶有時區感知索引的數據幀

>>> dfn.index
Out[1]: 
DatetimeIndex(['2004-01-02 01:00:00+11:00', '2004-01-02 02:00:00+11:00',
               '2004-01-02 03:00:00+11:00', '2004-01-02 04:00:00+11:00',
               '2004-01-02 21:00:00+11:00', '2004-01-02 22:00:00+11:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='H', tz='Australia/Sydney')

我將它保存在csv中，然后按如下方式讀取：

>>> dfn.to_csv('temp.csv')
>>> df= pd.read_csv('temp.csv', index_col=0 ,header=None )
>>> df.head()
Out[1]: 
                                1
0                                
NaN                        0.0000
2004-01-02 01:00:00+11:00  0.7519
2004-01-02 02:00:00+11:00  0.7520
2004-01-02 03:00:00+11:00  0.7515
2004-01-02 04:00:00+11:00  0.7502

索引讀取為字符串

>>> df.index[1]
Out[3]: '2004-01-02 01:00:00+11:00'

在轉換為to_datetime時，它會將時間加上+11到小時

>>> df.index = pd.to_datetime(df.index)
>>> df.index[1]
Out[6]: Timestamp('2004-01-01 14:00:00')

我現在可以從索引中減去11個小時來修復它，但有沒有更好的方法來處理它？

我嘗試在這里使用解決方案，但這會減慢代碼的速度。

Answer 1

我認為這里是你需要以同樣的方式寫和讀文件頭的問題。 對於解析日期需要參數parse_dates 。

#write to file header
dfn.to_csv('temp.csv')
#no read header
df= pd.read_csv('temp.csv', index_col=0 ,header=None)

解決方法1：

#no write header
dfn.to_csv('temp.csv', header=None)
#no read header
df= pd.read_csv('temp.csv', index_col=0 ,header=None, parse_dates=[0])

溶液2：

#write header
dfn.to_csv('temp.csv')
#read header
df= pd.read_csv('temp.csv', index_col=0, parse_dates=[0])

不幸的是， parse_date將日期轉換為UTC ，因此必須在以后添加時區：

df.index = df.index.tz_localize('UTC').tz_convert('Australia/Sydney')
print (df.index)
DatetimeIndex(['2004-01-02 01:00:00+11:00', '2004-01-02 02:00:00+11:00',
               '2004-01-02 03:00:00+11:00', '2004-01-02 04:00:00+11:00',
               '2004-01-02 05:00:00+11:00', '2004-01-02 06:00:00+11:00',
               '2004-01-02 07:00:00+11:00', '2004-01-02 08:00:00+11:00',
               '2004-01-02 09:00:00+11:00', '2004-01-02 10:00:00+11:00'],
              dtype='datetime64[ns, Australia/Sydney]', name=0, freq=None)

測試樣品：

idx = pd.date_range('2004-01-02 01:00:00', periods=10, freq='H', tz='Australia/Sydney')
dfn = pd.DataFrame({'col':range(len(idx))}, index=idx)
print (dfn)
                           col
2004-01-02 01:00:00+11:00    0
2004-01-02 02:00:00+11:00    1
2004-01-02 03:00:00+11:00    2
2004-01-02 04:00:00+11:00    3
2004-01-02 05:00:00+11:00    4
2004-01-02 06:00:00+11:00    5
2004-01-02 07:00:00+11:00    6
2004-01-02 08:00:00+11:00    7
2004-01-02 09:00:00+11:00    8
2004-01-02 10:00:00+11:00    9