如何修改 Pandas 中的日期时间索引格式 (UTC)？

Question

我有一个看起来像这样的 df:

2015-01-29 08:30:00-05:00  199425  199950  199375  199825                  
2015-01-29 08:45:00-05:00  199825  199850  199650  199800                 
2015-01-29 09:00:00-05:00  199825  199900  199450  199625

如何删除 -05:00 使其看起来像这样？：

2015-01-29 08:30:00  199425  199950  199375  199825                  
2015-01-29 08:45:00  199825  199850  199650  199800                 
2015-01-29 09:00:00  199825  199900  199450  199625

澄清一下，时间正好，我不需要对此做任何转换，修改只是格式，(-05:00)

更新：

为了进一步说明。 -5:00 来自应用此程序

eastern = pytz.timezone('US/Eastern')
df.index = df.index.tz_localize(pytz.utc).tz_convert(eastern)

谢谢

Answer 1

这是一个2015年1月的老问题。但是由于还没有答案（尽管有很多评论），这里是2019年10月的答案。原提问者可能已经找到了答案，但仅供参考未来。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.to_datetime.html

https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-and-strptime-behavior

import pandas as pd

# create dataframe
df = pd.DataFrame({
    'date_original': ['2015-01-29 08:30:00-05:00', '2015-01-29 08:45:00-05:00', '2015-01-29 09:00:00-05:00'],
    'measurement': [199425, 199825, 199825]
})

# make sure to convert date column to datetime, not string
df['date_original'] = pd.to_datetime(df['date_original'])

print('Original dataframe:')
print(df)
print()

# remove the suffix from the date
df['date_transform'] = pd.to_datetime(df['date_original']).dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

print('Transformed dataframe:')
print(df)
print()
df

如何修改 Pandas 中的日期时间索引格式 (UTC)？

How to modify Datetime index format (UTC) in Pandas?

python

datetime

time-series

pandas