Comment convertir un Pandas DateTimeIndex prenant en compte le fuseau horaire en horodatages naïfs sans changer le fuseau horaire ?

Comment convertir un DateTimeIndex Pandasonic prenant en compte le fuseau horaire en horodatages naïfs tout en préservant le fuseau horaire

Problème :

Comment pouvez-vous convertir un horodatage ou un DateTimeIndex pandas prenant en compte le fuseau horaire en un naïf sans modifier son fuseau horaire ?

Code original :

L'utilisation de tz = None supprime le fuseau horaire mais convertit également l'heure en UTC :

<code class="python">t.tz = None</code>

Solution suggérée :

• À partir de pandas 0.15.0 :

  Utilisez tz_localize(None) pour supprimer le fuseau horaire, ce qui donne une heure locale naïve :

  <code class="python">t.tz_localize(None)</code>

  Ou utilisez tz_convert(None) pour supprimer le fuseau horaire et convertir en UTC :

  <code class="python">t.tz_convert(None)</code>

• Pré-pandas 0.15.0 :

  Remplacez manuellement les informations de fuseau horaire par Aucun à l'aide d'une compréhension de liste. Cependant, cette méthode est moins efficace que les méthodes intégrées.

  <code class="python">pd.DatetimeIndex([i.replace(tzinfo=None) for i in t])</code>

Exemple :

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

# Using 'tz_localize(None)'
t_naive_local = t.tz_localize(None)

# Using 'tz_convert(None)'
t_naive_utc = t.tz_convert(None)

print(t_naive_local)
print(t_naive_utc)</code>

Sortie :

DatetimeIndex(['2013-05-18 12:00:00', '2013-05-18 13:00:00'], dtype='datetime64[ns]', freq='H')
DatetimeIndex(['2013-05-18 10:00:00', '2013-05-18 11:00:00'], dtype='datetime64[ns]', freq='H')

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