如何转换 Pandas 系列值的时区
声明：本页面是StackOverFlow热门问题的中英对照翻译，遵循CC BY-SA 4.0协议，如果您需要使用它，必须同样遵循CC BY-SA许可，注明原文地址和作者信息，同时你必须将它归于原作者（不是我）：StackOverFlow
原文地址: http://stackoverflow.com/questions/14004545/
Warning: these are provided under cc-by-sa 4.0 license. You are free to use/share it, But you must attribute it to the original authors (not me):
StackOverFlow
How to convert the time zone of the values of a Pandas Series
提问by Yariv
I have a pandas Series with values of type datetime64[ns]. The dates are in EST timezone, and I would like to convert them to UTC timezone.
我有一个值为 type 的Pandas系列datetime64[ns]。日期在 EST 时区，我想将它们转换为 UTC 时区。
E.g.,
例如，
s=pd.Series(pd.date_range('2012-1-1 1:30',periods=3,freq='min'))
How to convert sto UTC?
如何转换s为UTC？
(Note that I don't actually use date_range()so using its tzparameter is not an option.)
（请注意，我实际上并没有使用，date_range()所以使用它的tz参数不是一个选项。）
回答by Andy Hayden
Update: In recent pandas, you can use the dt accessor to broadcast this:
更新：在最近的Pandas中，您可以使用 dt 访问器来广播：
In [11]: s.dt.tz_localize('UTC')
Out[11]:
0 2012-01-01 01:30:00+00:00
1 2012-01-01 01:31:00+00:00
2 2012-01-01 01:32:00+00:00
dtype: datetime64[ns, UTC]
Here's one way (depending if tz is already set it might be a tz_convertrather than tz_localize):
这是一种方法（取决于 tz 是否已经设置，它可能是 atz_convert而不是tz_localize）：
In [21]: from pandas.lib import Timestamp
In [22]: s.apply(lambda x: x.tz_localize('UTC'))
Out[22]:
0 2012-01-01 06:30:00+00:00
1 2012-01-01 06:31:00+00:00
2 2012-01-01 06:32:00+00:00
