Преобразование часовых поясов — распространенная задача при анализе и обработке данных, особенно при работе с данными из нескольких часовых поясов. В этой статье мы рассмотрим различные методы преобразования часовых поясов с использованием мощной библиотеки pandas в Python. Мы предоставим примеры кода для каждого метода, чтобы продемонстрировать их использование и обсудить их плюсы и минусы. К концу этого руководства вы получите четкое представление о различных методах преобразования часовых поясов в пандах.

Содержание:

1. Метод 1: использование метода tz_convert
2. Метод 2. Использование метода tz_localize.
3. Метод 3. Использование функции applyс лямбда-функцией.
4. Метод 4. Использование библиотеки pytz.
5. Метод 5. Использование библиотеки dateutil

Метод 1. Использование метода tz_convert.
Метод tz_convert — это удобный способ преобразования часовых поясов в pandas. Он работает непосредственно со столбцом Pandas Series или DataFrame, который содержит объекты datetime с известным часовым поясом.

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {'Timestamp': ['2024-01-20 10:30:00', '2024-01-20 11:45:00'],
        'Timezone': ['America/New_York', 'Europe/Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# Convert the Timestamp column to a datetime object
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'])
# Convert time zones using tz_convert
df['Timestamp'] = df['Timestamp'].dt.tz_convert('Asia/Tokyo')
print(df)

Выход:

            Timestamp         Timezone
0 2024-01-20 23:30:00  America/New_York
1 2024-01-21 05:45:00    Europe/Paris

Метод 2. Использование метода tz_localize.
Метод tz_localizeполезен, когда у вас есть объекты datetime без назначенного часового пояса и вам необходимо локализовать их в определенный часовой пояс.

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {'Timestamp': ['2024-01-20 10:30:00', '2024-01-20 11:45:00']}
df = pd.DataFrame(data)
# Convert the Timestamp column to a datetime object
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'])
# Localize time zones using tz_localize
df['Timestamp'] = df['Timestamp'].dt.tz_localize('America/New_York')
print(df)

Выход:

                  Timestamp
0 2024-01-20 10:30:00-05:00
1 2024-01-20 11:45:00-05:00

Метод 3. Использование функции applyс лямбда-функцией:
Функция applyпозволяет применять пользовательскую функцию к каждому элементу в серии pandas или Столбец DataFrame. Этот метод полезен, когда вам нужно выполнить сложные преобразования часовых поясов или когда методы tz_convertи tz_localizeнеприменимы.

import pandas as pd
from pytz import timezone
# Create a sample DataFrame
data = {'Timestamp': ['2024-01-20 10:30:00', '2024-01-20 11:45:00'],
        'Timezone': ['America/New_York', 'Europe/Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# Convert the Timestamp column to a datetime object
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'])
# Define a function for time zone conversion
def convert_timezone(dt, tz):
    return dt.astimezone(timezone(tz))
# Apply the function to the Timestamp column
df['Timestamp'] = df.apply(lambda row: convert_timezone(row['Timestamp'], row['Timezone']), axis=1)
print(df)

Выход:

                  Timestamp         Timezone
0 2024-01-20 10:30:00-05:00  America/New_York
1 2024-01-20 17:45:00+01:00    Europe/Paris

Метод 4. Использование библиотеки pytz.
Библиотека pytzобеспечивает обширную поддержку часовых поясов в Python. Вы можете использовать его в сочетании с pandas для преобразования часовых поясов.