解析时区并转换为夏令时

Question

我有一个带有 Datetime 列的 pandas 数据框：

         Datetime
0        2019-01-01 17:02:00
1        2019-01-01 17:03:00
2        2019-01-01 17:04:00
3        2019-01-01 17:05:00
...

日期时间为东部标准时间 (EST)，未进行夏令时调整（python 不知道这一点）。我需要通过夏令时调整将日期时间转换为美国中部（芝加哥）。我该怎么做，即：

告诉 python 日期时间是 EST，没有 DST
使用 DST 将日期时间转换为 CT

Answer 1

您可以先使用 tz_localize 使其识别时区，然后转换为中部时区。然后你可以使用 dst 检查是否是夏令时。我也添加了一个较晚的日期。一旦你知道它是否是夏令时，你可以从中增加或减少 1 小时：

df['Datetime'] = pd.to_datetime(df['Datetime'])
df['New_Datetime'] = df['Datetime'].dt.tz_localize('US/Eastern').dt.tz_convert('US/Central')
df['is_dst'] = df['New_Datetime'].map(lambda x : int(x.dst().total_seconds()!=0))
print(df)

             Datetime              New_Datetime  is_dst
0 2019-01-01 17:02:00 2019-01-01 16:02:00-06:00       0
1 2019-01-01 17:03:00 2019-01-01 16:03:00-06:00       0
2 2019-01-01 17:04:00 2019-01-01 16:04:00-06:00       0
3 2019-01-01 17:05:00 2019-01-01 16:05:00-06:00       0
4 2019-06-06 17:05:00 2019-06-06 16:05:00-05:00       1

Answer 2

回顾：你基本上有日期时间对象，它们是 UTC-4 (EST)，没有转换到 EDT (UTC-5)。

因此，您可以做的是通过添加 4 小时的 timedelta 将原始日期时间本地化为 UTC，然后转换为 CT：

import pandas as pd

# df with naive datetime objects that represent US/Eastern without DST
df = pd.DataFrame({'DateTime': pd.to_datetime(['2019-03-10 02:00:00',
                                               '2019-03-10 03:00:00',
                                               '2019-03-10 04:00:00'])})

# to UTC; EST is 4 hours behind UTC
df['DateTime_UTC'] = df['DateTime'].dt.tz_localize('UTC') + pd.Timedelta(hours=4)

# now convert from UTC to US/Central, UTC-6 with DST, -5 w/o DST
df['DateTime_CT'] = df['DateTime_UTC'].dt.tz_convert('US/Central')

# df['DateTime_CT']
# 0   2019-03-10 00:00:00-06:00
# 1   2019-03-10 01:00:00-06:00
# 2   2019-03-10 03:00:00-05:00
# Name: DateTime_CT, dtype: datetime64[ns, US/Central]

该示例包含 DST 转换不存在的日期时间 (2019-03-10 02:00:00)。 UTC转CT后，表示DST转换； 2019-03-10 01:00:00 -> 2019-03-10 03:00:00.

解析时区并转换为夏令时

parse time zone and convert to daylight saving time

python

datetime

dst

dataframe

pandas