pandas.to_datetime() 如何從本地時區轉換為 UTC unix 時間戳？

Question

我有一個“YYYY-MM-DD”形式的日期值列表。 這些值位於本地 PC 的時區（我不知道）。 這些值在 Pandas dataframe 中作為系列加載，我想將它們轉換為 UTC 時間戳。

1. 如果我使用非常簡單的代碼：

ts = pd.to_datetime(s, format="%Y-%m-%d")
print(ts[0])
print(int(ts[0].timestamp()))
print(ts[0].strftime("%d.%m.%Y %Z"))

它給了我 output：

2021-01-01 00:00:00
1609459200   --> this is 'Friday, January 1, 2021 0:00:00 UTC'
01.01.2021

即它將源字符串作為UTC 並將其放入UTC。 但我的源字符串是本地時間，output 不正確。

2. 然后我找到了一個以這種方式在源字符串中提供時區信息的選項：

s = pd.Series(['2021-01-01 Europe/Moscow', '2021-01-02 Europe/Moscow'])
ts = pd.to_datetime(s, format="%Y-%m-%d %Z")
print(ts[0])
print(int(ts[0].timestamp()))
print(ts[0].strftime("%d.%m.%Y %Z"))

它給了我真正需要的結果：

2021-01-01 00:00:00+03:00
1609448400 --> this is correct 'Thursday, December 31, 2020 21:00:00 UTC'
01.01.2021 MSK

但是時區名稱在這里是硬編碼的。

3. 因此，我需要從我的代碼工作的 PC 獲取本地時區名稱。 我試過這樣：

from datetime import datetime
from dateutil import tz
print(datetime.now(tz.tzlocal()).tzname())

它給了我 output MSK 。 但是這個 output 的問題 - 當我嘗試將它用於 Pandas.to_datetime 時 - 它給了我一個錯誤：

s = pd.Series(['2021-01-01 MSK', '2021-01-02 MSK'])
ts = pd.to_datetime(s, format="%Y-%m-%d %Z")

ValueError：時間數據“2021-01-01 MSK”與格式“%Y-%m-%d %Z”不匹配（匹配）

因此，我看到了以下前進方式：

• 要么以某種方式從我的 python 代碼中獲得完整的時區名稱Europe/Moscow而不是短MSK ，
• 或使pandas.to_datetime()格式選項%Z識別時區名稱的縮寫形式MSK ，
• 或者在將源字符串導入 pandas 之前以某種方式預處理源字符串（最不理想的路徑，所以我還沒有研究過）。

我有點堅持在這里選擇前進的道路。 你能給我建議哪種方式可以給我更好的代碼嗎？

Answer 1

我認為您可以使用Series.dt.tz_localize ：

from dateutil import tz

s = pd.Series(['2021-01-01', '2021-01-02'])
ts = pd.to_datetime(s, format="%Y-%m-%d").dt.tz_localize(tz.tzlocal())