Wie konvertiert man den timezonenbewussten Pandas DateTimeIndex in naive Zeitstempel unter Beibehaltung der Zeitzone?

Zeitzonenbewusster Pandas DateTimeIndex in naive Zeitstempel unter Beibehaltung der Zeitzone konvertieren

Einführung

Pandas bietet die Funktion tz_localize zum Hinzufügen von Zeitzoneninformationen zu Zeitstempeln und Datum/Uhrzeit Indizes. Die Frage hier bezieht sich jedoch auf den umgekehrten Vorgang: Konvertieren von zeitzonenbewussten Zeitstempeln in naive unter Beibehaltung der ursprünglichen Zeitzone.

Konvertierung in naive Zeitstempel unter Beibehaltung der Zeitzone

Beginnend mit Pandas 0.15.0, Um diese Konvertierung zu erleichtern, wurde die Methode tz_localize(None) implementiert. Bei Anwendung auf einen timezonenbewussten DateTimeIndex werden die Zeitzoneninformationen entfernt, was zu einer naiven Ortszeit führt.

import pandas as pd

t = pd.date_range(start="2013-05-18 12:00:00", periods=2, freq='H', tz="Europe/Brussels")

t_naive = t.tz_localize(None)  # Naive local time

print(t_naive)
# Output:
# DatetimeIndex(['2013-05-18 12:00:00', '2013-05-18 13:00:00'], dtype='datetime64[ns]', freq='H')

Zusätzliche Konvertierung in UTC

Zusätzlich zur Ortszeit können Sie auch eine Konvertierung durchführen um UTC-Zeit mit der Methode tz_convert(None) zu naivieren.

t_utc_naive = t.tz_convert(None)  # Naive UTC time

print(t_utc_naive)
# Output:
# DatetimeIndex(['2013-05-18 10:00:00', '2013-05-18 11:00:00'], dtype='datetime64[ns]', freq='H')

Leistungsüberlegungen

Die Methode tz_localize(None) ist im Vergleich zur Verwendung der datetime.replace-Lösung hocheffizient. Bei einem großen DateTimeIndex kann der Leistungsgewinn erheblich sein.

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