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在 pandas 中添加时间戳偏移量

2024-03-26

我有一个数据框 df ，当我运行 print(df.index) 时，我得到：

DatetimeIndex(['2011-08-05 00:00:00-04:00', '2011-08-05 01:00:00-04:00',
               '2011-08-05 02:00:00-04:00', '2011-08-05 03:00:00-04:00',
               '2011-08-05 04:00:00-04:00', '2011-08-05 05:00:00-04:00',
               '2011-08-05 06:00:00-04:00', '2011-08-05 07:00:00-04:00',
               '2011-08-05 08:00:00-04:00', '2011-08-05 09:00:00-04:00',
               ...
               '2017-07-30 14:00:00-04:00', '2017-07-30 15:00:00-04:00',
               '2017-07-30 16:00:00-04:00', '2017-07-30 17:00:00-04:00',
               '2017-07-30 18:00:00-04:00', '2017-07-30 19:00:00-04:00',
               '2017-07-30 20:00:00-04:00', '2017-07-30 21:00:00-04:00',
               '2017-07-30 22:00:00-04:00', '2017-07-30 23:00:00-04:00'],
              dtype='datetime64[ns, America/New_York]', name=u'Time', length=52488, freq=None)

我正在尝试修改 datetimeindex 对象，以便

  1. 系列中的第一个时间戳更改为'2011-08-05 00:00:00-04:00' to '2011-08-04 20:00:00' and
  2. 该系列的第二枚邮票将从'2011-08-05 00:00:00-04:00' to '2011-08-04 21:00:00'， 等等。

I tried pd.to_datetime(df.index, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')，但它返回相同的datetimeindex对象如上。

如果时间戳转换为字符串对我来说没问题，所以我尝试了：

df.index.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

但这两行代码都没有实现我的最终目标。


Use tz_convert http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DatetimeIndex.tz_convert.html用于删除timezone并添加Hours:

df.index.tz_convert(None) + pd.offsets.Hour(16)

Or:

df.index.tz_convert(None) + pd.Timedelta(16, unit='h')

Sample:

idx = ['2011-08-05 00:00:00-04:00', '2011-08-05 01:00:00-04:00', 
       '2011-08-05 02:00:00-04:00', '2011-08-05 03:00:00-04:00']
idx = pd.DatetimeIndex(idx).tz_localize('UTC').tz_convert('America/New_York')
print (idx)
DatetimeIndex(['2011-08-05 00:00:00-04:00', '2011-08-05 01:00:00-04:00',
               '2011-08-05 02:00:00-04:00', '2011-08-05 03:00:00-04:00'],
              dtype='datetime64[ns, America/New_York]', freq=None)

idx = idx.tz_convert(None) + pd.offsets.Hour(16)
print (idx)
DatetimeIndex(['2011-08-05 20:00:00', '2011-08-05 21:00:00',
               '2011-08-05 22:00:00', '2011-08-05 23:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='H')
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