pandas 0.23 - DatetimeIndex.tz_convert()

pandas.DatetimeIndex.tz_convert




pandas

pandas.DatetimeIndex.tz_convert

DatetimeIndex.tz_convert(tz) [source]

एक समय क्षेत्र से दूसरे में tz- अवगत DatetimeIndex कन्वर्ट।

पैरामीटर:

tz : string, pytz.timezone, dateutil.tz.tzfile या कोई नहीं

समय के लिए समय क्षेत्र। डेटा टाइमस्टैम्प के इस समय क्षेत्र में संगत टाइमस्टैम्प परिवर्तित किए जाएंगे। किसी का भी tz UTC में परिवर्तित नहीं होगा और समयक्षेत्र की जानकारी को हटा देगा।

यह दिखाता है:
normalized : DatetimeIndex
जन्म देती है:

त्रुटि प्रकार

यदि DatetimeIndex tz-naive है।

यह भी देखें

DatetimeIndex.tz
एक टाइमजोन जिसमें यूटीसी से एक चर ऑफसेट होता है
DatetimeIndex.tz_localize
किसी दिए गए समय क्षेत्र में tz-naive DatetimeIndex का स्थानीयकरण करें, या tz- अवगत DatetimeIndex से टाइमज़ोन निकालें।

उदाहरण

tz पैरामीटर के साथ, हम DatetimeIndex को अन्य समय क्षेत्रों में बदल सकते हैं:

>>> dti = pd.DatetimeIndex(start='2014-08-01 09:00',
...                        freq='H', periods=3, tz='Europe/Berlin')
>>> dti
DatetimeIndex(['2014-08-01 09:00:00+02:00',
               '2014-08-01 10:00:00+02:00',
               '2014-08-01 11:00:00+02:00'],
              dtype='datetime64[ns, Europe/Berlin]', freq='H')
>>> dti.tz_convert('US/Central')
DatetimeIndex(['2014-08-01 02:00:00-05:00',
               '2014-08-01 03:00:00-05:00',
               '2014-08-01 04:00:00-05:00'],
              dtype='datetime64[ns, US/Central]', freq='H')

tz=None , हम समय-सीमा हटा सकते हैं (यदि आवश्यक हो तो UTC में बदलने के बाद):

>>> dti = pd.DatetimeIndex(start='2014-08-01 09:00',freq='H',
...                        periods=3, tz='Europe/Berlin')
>>> dti
DatetimeIndex(['2014-08-01 09:00:00+02:00',
               '2014-08-01 10:00:00+02:00',
               '2014-08-01 11:00:00+02:00'],
                dtype='datetime64[ns, Europe/Berlin]', freq='H')
>>> dti.tz_convert(None)
DatetimeIndex(['2014-08-01 07:00:00',
               '2014-08-01 08:00:00',
               '2014-08-01 09:00:00'],
                dtype='datetime64[ns]', freq='H')