Python Pandas：在时区转换后重新索引DataFrame

内容导读

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内容图文

让我们考虑以下数据帧,该数据帧跨度为1月16日上午10点至下午4点.

date_range1 = pd.date_range(dt(2017,1,16,10), dt(2017,1,16, 20), freq='2H')
df = pd.DataFrame(data = np.random.rand(len(date_range1),2), index = date_range1)

我用一个稍长的DateTimeindex重新索引它,其范围从0am到11pm,并获得所需的结果,NaN填充了0-10am到4-11pm之间的时间范围,其中没有数据：

date_range2 = pd.date_range(dt(2017,1,16,0), dt(2017,1,16, 23), freq='2H')
df.reindex(date_range2)

但是,如果我先修改df的时区,然后执行相同的重新索引操作,则会产生一个完全用NaNs值填充的DataFrame：

df = df.tz_localize("Europe/Helsinki").tz_convert('UTC')  
df.reindex(date_range2)

有人知道这里发生了什么吗？

解决方法:

固定：

一种解决方法是,在使用tz_convert(None)转换为UTC时间后,从时区感知(tz)DateTimeIndex中删除时区信息,以便将它们之间的差异(此处为UTC 02:00)添加到生成的时间戳中.

然后,这些将正确地重新编制索引.

np.random.seed(42)
df1 = df.tz_localize("Europe/Helsinki").tz_convert('UTC').tz_localize(None)
df1.reindex(date_range2)

正确的方法：

默认情况下,pd.date_range中的tz关键字参数为None而不是“ UTC”.我们需要相应地更改此值,因为在重新编制索引的下方,通过比较其UTC时间戳记来进行：

date_range2.tz = 'UTC'
df1 = df.tz_localize("Europe/Helsinki").tz_convert('UTC')
df1.reindex(date_range2)

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Python Pandas：在时区转换后重新索引DataFrame全部内容，希望文章能够帮你解决Python Pandas：在时区转换后重新索引DataFrame所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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