python - PythonでDataFrameを連結するときにpandas DatetimeIndexのタイムゾーンを変更する

Question

私はパンダ0.14.1を使用しています。タイムゾーン対応の DatetimeIndex によって両方ともインデックス化された 2 つの DataFrame を用意します。

import pandas as pd
ix1 = pd.DatetimeIndex(start=pd.Timestamp('20140715', tz='EST5EDT'), end=pd.Timestamp('20140717', tz='EST5EDT'), freq='D', tz='EST5EDT')
ix2 = pd.DatetimeIndex([pd.Timestamp('2014-07-11 00:00:00', tz='EST5EDT'), pd.Timestamp('2014-07-21 00:00:00', tz='EST5EDT')])
df1 = pd.DataFrame(0, index=ix1, columns=['A', 'B'])
df2 = pd.DataFrame(0, index=ix2, columns=['A', 'B'])

両方のインデックスにタイムゾーンがあり、1 つは freq あり、もう 1 つはなし:

df1.index
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2014-07-15 00:00:00-04:00, ..., 2014-07-17 00:00:00-04:00]
Length: 3, Freq: D, Timezone: EST5EDT


df2.index
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2014-07-11 00:00:00-04:00, 2014-07-21 00:00:00-04:00]
Length: 2, Freq: None, Timezone: EST5EDT

次に、2 つの変更タイムゾーンを次のように連結しますUTC。

pd.concat([df1, df2]).index
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2014-07-15 04:00:00+00:00, ..., 2014-07-21 04:00:00+00:00]
Length: 5, Freq: None, Timezone: UTC

これは既知のバグなのか、それとも特別な理由があるのだろうか。