为什么 Pandas 不产生不明确的时间错误？

Question

2016 年 daylight savings time 开始于美国东部时间 2am on 2016-03-13，结束于 2am on 2016-11-06。因此，2016-03-13 02:30:00 不是有效的时间戳，2016-11-06 01:30:00 出现了两次。

我希望这段代码会抛出关于不明确和不存在的时间的错误，但它不会：

from pandas import Timestamp

no_such_time = "2016-03-13 02:30:00"
ambiguous_time = "2016-11-06 01:30:30"
est = 'US/Eastern'
utc = 'UTC'

ts1 = Timestamp(no_such_time, tz=est).tz_convert(utc)
ts2 = Timestamp(ambiguous_time, tz=est).tz_convert(utc)

为什么 Pandas 认为这两个都是有效时间？

我正在使用 Pandas 0.14.1.

Answer 1

在此代码中：

ts1 = pd.Timestamp(no_such_time, tz=est)
ts2 = pd.Timestamp(ambiguous_time, tz=est)

pandas 会将这两个时间都转换为时区感知时间戳。它似乎在没有意识到潜在问题的情况下这样做（IE，它非常宽松）。转换后，时间戳已在内部存储在 UTC 中，并带有相关时区。因此，随后调用 tz_convert 将正常工作：

ts1 = pd.Timestamp(no_such_time, tz=est).tz_convert(utc)
ts2 = pd.Timestamp(ambiguous_time, tz=est).tz_convert(utc)

如果您确实想确定时间戳是否有误，可以通过以下方式完成：

ts1 = pd.Timestamp(no_such_time).tz_localize(est)
ts2 = pd.Timestamp(ambiguous_time).tz_localize(est)

在这些情况下 pandas 将分别引发 NonExistentTimeError 和 AmbiguousTimeError。

为什么 Pandas 不产生不明确的时间错误？

Why Doesn't Pandas Produce an Ambiguous Time Error?

python

timestamp

dst

pandas