对于`read_csv`来说，熊猫处理当地时间变化很慢

是因为在读取CSV文件时，熊猫库默认会将日期时间列解析为Python的datetime对象，并且会自动将其转换为当地时间。这个转换过程可能会导致性能下降，特别是在处理大量数据时。

为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

1. 使用parse_dates参数：在调用read_csv函数时，可以通过设置parse_dates参数来指定需要解析为日期时间的列，并且将其解析为Python的datetime对象。这样可以避免熊猫库自动转换为当地时间的过程，从而提高处理速度。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date_column'])

1. 使用infer_datetime_format参数：在调用read_csv函数时，可以通过设置infer_datetime_format参数为True来告诉熊猫库尝试自动推断日期时间的格式，从而加快解析速度。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', infer_datetime_format=True)

1. 使用to_datetime函数手动转换：如果已经读取了CSV文件并且日期时间列已经被解析为datetime对象，可以使用to_datetime函数手动将其转换为当地时间或其他时区的时间。

import pandas as pd

df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'], utc=True).dt.tz_convert('Asia/Shanghai')

以上是针对熊猫处理当地时间变化慢的解决方法。关于熊猫库的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的Pandas产品介绍。