pandas.Timestamp.tz_localize

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

Локализация Timestamp в часовом поясе.

Преобразование простого Timestamp в локальное время или удаление часового пояса из Timestamp, имеющего часовой пояс.

Параметры:

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

Часовой пояс, в который будет преобразован Timestamp. None удалит часовой пояс, сохраняя локальное время.

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

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

Поведение:

• bool содержит флаги, определяющие, является ли время DST или нет (обратите внимание, что этот флаг применим только для неоднозначных дат осени DST).

• ‘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 определённом часовом поясе, где часы переводились вперёд из-за DST.

Поведение:

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

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

• ‘NaT’ вернёт NaT для несуществующих моментов времени.

• Объекты timedelta сдвинут несуществующие моменты времени на указанное значение.

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

Возвращаемое значение:

localized:Timestamp

Исключения:

TypeError

Если Timestamp имеет часовой пояс, а tz не равно None.

Примеры

Создание объекта простого Timestamp:

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

Добавление часового пояса ‘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