pandas.Timestamp.tz_localize

Timestamp.tz_localize(tz, ambiguous='raise', nonexistent='raise')

Локализовать метку времени до часового пояса.

Преобразовать простую метку времени в местное время или удалить часовой пояс из метки времени с часовым поясом.

Параметры

tz:str, pytz.timezone, dateutil.tz.tzfile или None

Часовой пояс, в который будет преобразована метка времени. None удалит часовой пояс, сохранив местное время.

ambiguous:bool, ‘NaT’, по умолчанию ‘raise’

При обратном переходе часов из-за DST могут возникнуть неоднозначные моменты времени. Например, в Центрально-Европейском времени (UTC+01), при переходе от 03:00 DST к 02:00 non-DST, 02:30:00 местного времени соответствует как 00:30:00 UTC, так и 01:30:00 UTC. В такой ситуации параметр ambiguous определяет, как обрабатывать неоднозначные моменты времени.

Поведение:

• bool содержит флаги для определения, является ли время летним (DST) или нет (применимо только для неоднозначных дат перехода на летнее время).

• ‘NaT’ вернёт NaT для неоднозначного времени.

• ‘raise’ вызовет AmbiguousTimeError для неоднозначного времени.

nonexistent:‘shift_forward’, ‘shift_backward’, ‘NaT’, timedelta, по умолчанию ‘raise’

Несуществующее время не существует в конкретном часовом поясе, когда часы переведены вперёд из-за DST.

Поведение:

• ‘shift_forward’ переместит несуществующее время вперёд к ближайшему существующему времени.

• ‘shift_backward’ переместит несуществующее время назад к ближайшему существующему времени.

• ‘NaT’ вернёт NaT для несуществующего времени.

• Объекты timedelta сместят несуществующее время на указанное значение.

• ‘raise’ вызовет NonExistentTimeError, если есть несуществующие моменты времени.

Возвращаемое значение

localized:Timestamp

Исключения

TypeError

Если Timestamp имеет часовой пояс, а tz не None.

Примеры

Создать простую метку времени:

>>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
>>> ts
Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192548651')

Добавить часовой пояс ‘Europe/Stockholm’:

>>> ts.tz_localize(tz='Europe/Stockholm')
Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192548651+0100', tz='Europe/Stockholm')

Аналогично для pd.NaT:

>>> pd.NaT.tz_localize()
NaT