pandas.DataFrame.tz_convert # 数据框。tz_convert ( tz , axis = 0 , level = None , copy = None ) [来源] # 将 tz 感知轴转换为目标时区。 参数: tz str 或 tzinfo 对象或 None目标时区。通过None将转换为 UTC 并删除时区信息。 轴{0 或 'index', 1 或 'columns'}, 默认 0要转换的轴 level int, str, 默认无如果 axis 是 MultiIndex,则转换特定级别。否则必须为 None。 复制布尔值,默认 True还要复制基础数据。 笔记 copy关键字将改变 pandas 3.0 中的行为 。默认情况下会启用Copy-on-Write ,这意味着所有带有 copy关键字的方法都将使用惰性复制机制来推迟复制并忽略copy关键字。 copy关键字将在 pandas 的未来版本中删除。 您已经可以通过启用写入时复制来获得未来的行为和改进pd.options.mode.copy_on_write = True 返回: 系列/数据框具有时区转换轴的对象。 加薪: 类型错误如果轴是 tz-naive 的。 例子 更改为另一个时区: >>> s = pd.Series( ... [1], ... index=pd.DatetimeIndex(['2018-09-15 01:30:00+02:00']), ... ) >>> s.tz_convert('Asia/Shanghai') 2018-09-15 07:30:00+08:00 1 dtype: int64 传递 None 以转换为 UTC 并获取 tz-naive 索引: >>> s = pd.Series([1], ... index=pd.DatetimeIndex(['2018-09-15 01:30:00+02:00'])) >>> s.tz_convert(None) 2018-09-14 23:30:00 1 dtype: int64