獲取 pandas dataframe 中的所有列，當不同列中存在不同時區時，該列是日期列

Question

（注意， 這個SO 問題沒有考慮到不同的時區，即它沒有捕捉到存在時區的日期）。

我有一個 dataframe ，其中一些列 dtypes 是datetime64[ns] ，有些是datetime64[ns,UTC] 。

請注意，它們都已使用

df["some_time_col"] = pd.to_datetime(df["some_time_col"])但由於df是跨不同數據庫的數據合並，因此時區不同。

有沒有辦法讓所有列都是日期列，即像這樣

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

而不必指定所有時區，如

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

使用任何一個

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')

從select_dtypes文檔：

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

要選擇不帶 tz 和帶 tz 的datetime時間，請執行以下操作：

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