Pandas时间转换：从UTC到本地时间

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas在不同的时间间隔内进行时间转换，特别是从UTC时间到本地时间。

Pandas的时间转换模块

Pandas是Python中一个广泛应用于数据分析和处理的模块。Pandas的一个特点是提供了灵活的时间转换功能。Pandas的时间模块(submodule)包括了用于日期、时间、时间段与时间差的处理，该模块可以轻松地在时区与日期时间之间进行转换。

UTC时间和本地时间的不同

UTC时间是指“协调世界时”，它是世界上所有时区共享的时间。UTC时间与格林威治时间相同，同时也是全球标准时间。UTC时间向东递增，向西递减。

本地时间是指各个时区所使用的当地时间。简单来说，本地时间是相对于UTC来说增加或减少了一定的小时数。例如，北京时间是UTC+8，纽约时间是UTC-5。

当我们需要将数据网站和服务器属于不同地区时，数据的时间范围会有所不同。这时，我们需要将UTC时间转换为本地时间，以达到数据分析的目的。

Pandas中的时间转换

要将UTC时间转换为本地时间，首先我们需要清楚服务器数据的时区信息。Pandas允许我们以不同的时间间隔处理时间。

我们可以使用Pandas从UTC时间转换为本地时间。如下代码段所示，我们首先创建一个UTC时间，然后使用tz_convert()方法将其转换为本地时间。

import pandas as pd
import pytz
from datetime import datetime

utc_time = pd.to_datetime('2020-01-01 00:00:00')
utc_timezone = pytz.timezone('UTC')
local_timezone = pytz.timezone('Asia/Shanghai')

local_time = utc_time.tz_localize(utc_timezone).tz_convert(local_timezone)
print(utc_time, local_time)
# 2020-01-01 00:00:00+00:00 2019-12-31 08:00:00-08:00

在这段代码中，我们首先创建一个UTC时间utc_time，然后从pytz模块中导入UTC和本地时间的时区信息。我们首先使用tz_localize()方法对UTC时间进行本地化处理，然后使用tz_convert()方法进行时区转换。最后，我们打印出UTC时间和转换后的本地时间。

处理数据集中时间

如果我们需要对Pandas的数据集中的时间进行转换，我们可以使用apply()方法。如下代码段所示，我们首先创建了一个数据集，其中包含了不同时间间隔内的时间信息。我们使用tz_localize()方法对UTC时间进行本地化处理，然后使用tz_convert()方法进行时区转换。

data = {'timestamps': [
    pd.to_datetime('2020-01-01 00:00:00'),
    pd.to_datetime('2020-02-01 00:00:00'),
    pd.to_datetime('2020-03-01 00:00:00')
]}

df = pd.DataFrame(data)
utc_timezone = pytz.timezone('UTC')
local_timezone = pytz.timezone('US/Eastern')

df['local_time'] = df['timestamps'].apply(lambda x: x.tz_localize(utc_timezone).tz_convert(local_timezone))
print(df)

在这段代码中，我们首先创建了包含不同时间间隔内的时间信息的数据集。我们然后指定UTC和本地时间的时区信息，并在数据框中添加一个新的名为local_time的列，用于存储本地时间信息。我们使用apply()方法，在时间列中处理每个时间戳。最后，我们打印出数据集以显示转换后的本地时间信息。