有没有办法在同一列中存储具有不同时区的日期时间对象，同时不丢失pandas提供的.dt功能？
我正在处理德国某地的时间数据，该地的时区在一年中会发生变化。
在同一列中包含两种不同的时区时，pandas只会将其识别为对象类型（因为 datetime64[ns, tz1] 和 datetime64[ns, tz2] 是两种不同的类）。因此，'.dt' 在这一列上自然无法工作。
有没有办法绕过这个问题？
解决方案
通过
df.timestamp.dt.tz_convert("Europe/Berlin")
将时区改为 "Europe/Berlin" 时，时区转换会自动完成。它被识别为一个时区，因此pandas不会回退为对象类型，从而保留 '.dt' 的功能。
站内所有文章版权归属LeftHeroAI导航站，无授权禁止任何主体转载、抄袭、复制内容，亦不得私自架设镜像站点。一经侵权，本站将通过法律途径追责。
相关文章
汇集全球数千款 AI 工具，每日持续更新，配套 AI 开发学习资源，轻松用 AI 提升工作效率。快捷键 Ctrl+D/⌘+D 一键收藏本站。