pandas.Series.dt.tz_localize

Series.dt.tz_localize(*args, **kwargs) [source]

Локализация часового пояса для неявного в часовом поясе DatetimeIndex.

Этот метод принимает объект DatetimeIndex, не связанный с часовым поясом, и делает его связанным с часовым поясом. Он не перемещает время в другой часовой пояс. Локализация часового пояса помогает переключаться между объектами, связанными и не связанными с часовым поясом.

Параметры:	tz : строка, pytz.timezone, dateutil.tz.tzfile или None Часовой пояс для преобразования временных меток. Передача None удалит информацию о часовом поясе, сохраняя локальное время. ambiguous : str {‘infer’, ‘NaT’, ‘raise’} или массив bool, по умолчанию ‘raise’ ‘infer’ попытается определить часы перехода на летнее время в зависимости от порядка массив bool, где True указывает время DST, а False — время вне DST (обратите внимание, что этот флаг применим только для неоднозначных времен) ‘NaT’ вернет NaT, если время неоднозначно ‘raise’ поднимет исключение AmbiguousTimeError, если время неоднозначно errors : {‘raise’, ‘coerce’}, по умолчанию ‘raise’ ‘raise’ поднимет исключение NonExistentTimeError, если временная метка не действительна в указанном часовом поясе (например, из-за перехода на или с летнего времени) ‘coerce’ вернет NaT, если временную метку нельзя преобразовать в указанный часовой пояс Введено в версии 0.19.0.
Возвращаемое значение:	DatetimeIndex Индекс, преобразованный в указанный часовой пояс.
Исключения:	TypeError Если DatetimeIndex связан с часовым поясом, а tz не равно None.

См. также

DatetimeIndex.tz_convert

Преобразование DatetimeIndex, связанного с часовым поясом, из одного часового пояса в другой.

Примеры

>>> tz_naive = pd.date_range('2018-03-01 09:00', periods=3)
>>> tz_naive
DatetimeIndex(['2018-03-01 09:00:00', '2018-03-02 09:00:00',
               '2018-03-03 09:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

Локализация DatetimeIndex в часовом поясе US/Eastern:

>>> tz_aware = tz_naive.tz_localize(tz='US/Eastern')
>>> tz_aware
DatetimeIndex(['2018-03-01 09:00:00-05:00',
               '2018-03-02 09:00:00-05:00',
               '2018-03-03 09:00:00-05:00'],
              dtype='datetime64[ns, US/Eastern]', freq='D')

С помощью tz=None, мы можем удалить информацию о часовом поясе, сохраняя локальное время (не преобразуя его в UTC):

>>> tz_aware.tz_localize(None)
DatetimeIndex(['2018-03-01 09:00:00', '2018-03-02 09:00:00',
               '2018-03-03 09:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')