使用給定的“時區”字符串從 UTC 時間戳轉換為本地時間

Question

我在 pandas dataframe、UTC 時間戳和用戶數據的“時區”中有兩列數據。 我正在嘗試為該用戶的“本地”時間戳創建一列。 例如，我有一個 UTC 時間戳： 2019-10-27 17:18:31.034 ，對應的時區為"Timezone:"Asia/Singapore" 。我想創建一個新列，為該人提供亞洲的時間戳新加坡時區，所以我可以分析事件發生的時間。還有很多其他時區，例如美國/紐約、美國/芝加哥等。

有沒有辦法有效地做到這一點？ 我在數據集中只有超過 200 萬行。

示例數據如下：

Event Timestamp | Timezone | Local Time  
2019-10-23 18:48:36.291 | Timezone:"America/Anchorage" | ''  
2019-10-04 07:55:34.964 | Timezone:"Asia/Jerusalem" | ''

預計 output 將在該時區為事件時間戳生成本地時間列。 如前所述，事件時間戳采用 UTC。

我現在將本地時間作為 UTC 時間 + 或 - 轉換它的小時數。 如何讓新的本地列僅讀取為本地時間戳？

當前數據：

Event Timestamp | Timezone | Local Time  
2019-10-23 18:48:36.291 | Timezone:"America/Anchorage" | '2019-10-23 18:48:36.291000-08:00'  

預期 Output：

Event Timestamp | Timezone | Local Time  
2019-10-23 18:48:36.291 | Timezone:"America/Anchorage" | '2019-10-23 10:48:36.291000'  

Answer 1

這是一個解決方案，從原來的dataframe開始：

源數據：

Event Timestamp | Timezone | Local Time  
2019-10-23 18:48:36.291 | Timezone:"America/Anchorage" | ''  
2019-10-04 07:55:34.964 | Timezone:"Asia/Jerusalem" | ''

代碼：

def get_localtime(row):
    ts = row["Event Timestamp"]
    tz = row["Timezone"]
    return ts.astimezone(tz)

df["Timezone"] = df.Timezone.str.replace("Timezone:\"", "").str.replace('"', "")
df["Event Timestamp"] = pd.to_datetime(df["Event Timestamp"])
df["Event Timestamp"] = pd.Series(df.set_index("Event Timestamp").index.tz_localize("utc"))    

df["Local Time"] = df.apply(get_localtime, axis = 1)

結果：

Event Timestamp                     Timezone            Local Time 
0 2019-10-23 18:48:36.291000+00:00  America/Anchorage   2019-10-23 10:48:36.291000-08:00   
1 2019-10-04 07:55:34.964000+00:00  Asia/Jerusalem      2019-10-04 10:55:34.964000+03:00