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。

{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