从大熊猫数据栏中删除时区
从大熊猫数据栏中删除时区
提问于 2022-09-20 11:33:06
作为熊猫日期时间的列加载的数据：
df = pd.read_csv('test.csv', parse_dates=['timestamp'])
df
user timestamp speed
0 2 2016-04-01 01:06:26+01:00 9.76
1 2 2016-04-01 01:06:26+01:00 5.27
2 2 2016-04-01 01:06:26+01:00 8.12
3 2 2016-04-01 01:07:53+01:00 8.81我想从timestamp列中删除时区信息：
df['timestamp'].tz_convert(None)
TypeError: index is not a valid DatetimeIndex or PeriodIndex回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2022-09-20 11:59:14
要使该解决方案正常工作，列应该是datetime
df['timestamp'].dt.tz_localize(None)Stack Overflow用户
发布于 2022-09-20 12:04:25
给定csv中的字符串，如"2016-04-01 01:06:26+01:00"，我可以考虑以下选项：
import pandas as pd
# will only work if *all* your timestamp contain "+hh:mm"
df = pd.read_csv('test.csv', parse_dates=['timestamp'])
df['timestamp'] = df.timestamp.dt.tz_localize(None)
print(df.timestamp.dtype)
datetime64[ns]
df = pd.read_csv('test.csv')
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df.timestamp.str.split('+', expand=True)[0])
print(df.timestamp.dtype)
datetime64[ns]
df = pd.read_csv('test.csv', parse_dates=['timestamp'],
date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x.split('+')[0]))
print(df.timestamp.dtype)
datetime64[ns]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/73786021
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