Python | Pandas series.tz_convert
原文:https://www.geesforgeks.org/python-pandas-series-tz_convert/
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。
熊猫系列是带有轴标签的一维数组。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了一系列方法来执行涉及索引的操作。
熊猫 **Series.tz_convert()**功能与时区感知索引一起工作。它将 tz 感知轴转换为目标时区。
语法: Series.tz_convert(tz，轴=0，级别=无，复制=真)
参数: tz : 字符串或 pytz.timezone 对象 轴:要转换的轴 级别: int，str，默认 None copy : 还要制作底层数据的副本。
返回:系列
示例#1: 使用Series.tz_convert()功能将给定系列的时区感知指数转换为目标时区。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow'])
# Create the Datetime Index
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W',
periods = 6, tz = 'Asia/Calcutta')
# set the index
sr.index = didx
# Print the series
print(sr)
输出:
现在，我们将使用Series.tz_convert()功能将给定时区索引转换为时区感知索引，并转换为目标时区“美国/中部”。
# convert to 'US / Central'
sr.tz_convert('US/Central')
输出:
正如我们在输出中看到的，Series.tz_convert()函数已经将给定序列对象的索引的时区转换为所需的时区。
示例 2: 使用Series.tz_convert()功能将给定序列的时区感知索引转换为目标时区。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series([19.5, 16.8, 22.78, 20.124, 18.1002])
# Create the Datetime Index
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W',
periods = 5, tz = 'Asia/Calcutta')
# set the index
sr.index = didx
# Print the series
print(sr)
输出:
现在，我们将使用Series.tz_convert()功能将给定时区索引转换为时区感知索引，并转换为目标时区“欧洲/柏林”
# convert to 'Europe / Berlin'
sr.tz_convert('Europe/Berlin')
输出:
