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このようなデータのセットがあります (3 列)。日付と時刻は 1 つの列にあり、タイムゾーンは別の列にあります。

location,time,zone
EASTERN HILLSBOROUGH,1/27/2015 12:00,EST-5
EASTERN HILLSBOROUGH,1/24/2015 7:00,EST-5
EASTERN HILLSBOROUGH,1/27/2015 6:00,EST-5
EASTERN HILLSBOROUGH,2/14/2015 8:00,EST-5
EASTERN HILLSBOROUGH,2/7/2015 22:00,EST-5
EASTERN HILLSBOROUGH,2/2/2015 2:00,EST-5

pandas日付と時刻をそれぞれのタイムゾーンで解析するために使用しています。docsによると、列を1つに結合して解析することができますread_csv。parse_dates = [[1,2]]

新しいデータは次のようになります (2 列)

location,time_zone
EASTERN HILLSBOROUGH,1/27/2015 12:00 EST-5
EASTERN HILLSBOROUGH,1/24/2015 7:00 EST-5
EASTERN HILLSBOROUGH,1/27/2015 6:00 EST-5
EASTERN HILLSBOROUGH,2/14/2015 8:00 EST-5
EASTERN HILLSBOROUGH,2/7/2015 22:00 EST-5
EASTERN HILLSBOROUGH,2/2/2015 2:00 EST-5

ただし、入力すると、アクセサーを使用できないため、ではないものdf['time_zone'].dtypeを取得します。dtype('O')datetimelikedt

これらの2つの列を適切に解析するにはどうすればよいですか?

4

2 に答える 2

0

これが必要かどうかはわかりませんが、(datetime 解析なしで) 読み込んでから to_datetime を使用することができます (新しい変数 time_zone は時間より 5 時間遅れていることに注意してください)。

df['time_zone'] = pd.to_datetime( df.time + df.zone )

               location             time   zone           time_zone
0  EASTERN HILLSBOROUGH  1/27/2015 12:00  EST-5 2015-01-27 17:00:00
1  EASTERN HILLSBOROUGH   1/24/2015 7:00  EST-5 2015-01-24 12:00:00
2  EASTERN HILLSBOROUGH   1/27/2015 6:00  EST-5 2015-01-27 11:00:00
3  EASTERN HILLSBOROUGH   2/14/2015 8:00  EST-5 2015-02-14 13:00:00
4  EASTERN HILLSBOROUGH   2/7/2015 22:00  EST-5 2015-02-08 03:00:00
5  EASTERN HILLSBOROUGH    2/2/2015 2:00  EST-5 2015-02-02 07:00:00

df.info()

location     6 non-null object
time         6 non-null object
zone         6 non-null object
time_zone    6 non-null datetime64[ns]
于 2016-02-23T04:14:46.223 に答える
0

pytz モジュールごと:

時間を処理するための推奨される方法は、常に UTC で作業し、人間が読み取る出力を生成する場合にのみ localtime に変換することです。

タイムゾーンが標準であるとは思えないため、変換が少し難しくなります。ただし、タイムゾーン オフセットを取り除き、 を使用して UTC 時間に追加できるはずdatetime.timedeltaです。これはハックです。もっと良い方法を知りたいです。

すべての時刻はローカル タイムゾーンで記録されていると想定しているため、2015 年 1 月 27 日 12:00 EST-5 は 2015 年 1 月 27 日 17:00 UTC になります。

from pytz import utc
import datetime as dt

df = pd.read_csv('times.csv')
df['UTC_time'] = [utc.localize(t) - dt.timedelta(hours=int(h)) 
                  for t, h in zip(pd.to_datetime(df.time), 
                                  df.zone.str.extract(r'(-?\d+)'))]

>>> df
               location             time   zone                  UTC_time
0  EASTERN HILLSBOROUGH  1/27/2015 12:00  EST-5 2015-01-27 17:00:00+00:00
1  EASTERN HILLSBOROUGH   1/24/2015 7:00  EST-5 2015-01-24 12:00:00+00:00
2  EASTERN HILLSBOROUGH   1/27/2015 6:00  EST-5 2015-01-27 11:00:00+00:00
3  EASTERN HILLSBOROUGH   2/14/2015 8:00  EST-5 2015-02-14 13:00:00+00:00
4  EASTERN HILLSBOROUGH   2/7/2015 22:00  EST-5 2015-02-08 03:00:00+00:00
5  EASTERN HILLSBOROUGH    2/2/2015 2:00  EST-5 2015-02-02 07:00:00+00:00

1 つのタイムスタンプを調べると、タイムゾーンが UTC に設定されていることがわかります。

>>> df.UTC_time.iat[0]
Timestamp('2015-01-27 17:00:00+0000', tz='UTC')

>>> df.UTC_time.iat[0].tzname()
'UTC'

別のタイムゾーンで表示するには:

fmt = '%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z%z'
>>> [t.astimezone('EST').strftime(fmt) for t in df.UTC_time]
['2015-01-27 12:00:00 EST-0500',
 '2015-01-24 07:00:00 EST-0500',
 '2015-01-27 06:00:00 EST-0500',
 '2015-02-14 08:00:00 EST-0500',
 '2015-02-07 22:00:00 EST-0500',
 '2015-02-02 02:00:00 EST-0500']

これがテストです。dfのタイムゾーンを変更して、代替ソリューションがまだ機能するかどうかを確認しましょう。

df['zone'] = ['EST-5', 'CST-6', 'MST-7', 'GST10', 'PST-8', 'AKST-9']
df['UTC_time'] = [utc.localize(t) - dt.timedelta(hours=int(h)) 
                  for t, h in zip(pd.to_datetime(df.time), 
                                  df.zone.str.extract(r'(-?\d+)'))]
>>> df
               location             time    zone                  UTC_time
0  EASTERN HILLSBOROUGH  1/27/2015 12:00   EST-5 2015-01-27 17:00:00+00:00
1  EASTERN HILLSBOROUGH   1/24/2015 7:00   CST-6 2015-01-24 13:00:00+00:00
2  EASTERN HILLSBOROUGH   1/27/2015 6:00   MST-7 2015-01-27 13:00:00+00:00
3  EASTERN HILLSBOROUGH   2/14/2015 8:00   GST10 2015-02-13 22:00:00+00:00
4  EASTERN HILLSBOROUGH   2/7/2015 22:00   PST-8 2015-02-08 06:00:00+00:00
5  EASTERN HILLSBOROUGH    2/2/2015 2:00  AKST-9 2015-02-02 11:00:00+00:00

時間の操作の詳細については、 Python ドキュメントを確認してください。

これは、この件に関する優れたSO記事です。 Pythonで認識されていないdatetimeタイムゾーンを認識させる方法

そして、ここに tz データベースのタイムゾーンへのリンクがあります。

于 2016-02-23T05:11:26.880 に答える