


Konvertieren Sie den zeitzonenbezogenen DateTimeIndex von Pandas in einen naiven Zeitstempel in der angegebenen Zeitzone
Pandas bietet die Funktion tz_localize zum Erstellen eines zeitzonenbezogenen Zeitstempels oder DateTimeIndex . Was aber, wenn Sie diesen Vorgang rückgängig machen möchten? Wie konvertiert man einen zeitzonenbewussten Zeitstempel in einen naiven, ohne seine Zeitzone zu ändern?
Problem:
Betrachten wir einen zeitzonenbewussten DateTimeIndex:
<code class="python">t = pd.date_range(start="2013-05-18 12:00:00", periods=10, freq='s', tz="Europe/Brussels")</code>
Wenn Sie die Zeitzone auf „Keine“ setzen, wird die Zeitzone entfernt, aber die Zeitstempel werden in UTC konvertiert, wodurch sich die sichtbare Zeit ändert.
Lösung (Pandas 0.15.0):
Seit Pandas 0.15.0 kann die Methode tz_localize verwendet werden, um die Zeitzone auf „Keine“ zu setzen. Dadurch werden die Zeitzoneninformationen entfernt und gleichzeitig die Ortszeit beibehalten:
<code class="python">t.tz_localize(None)</code>
Dies führt zu einem naiven Ortszeit-DateTimeIndex.
Alternativ kann tz_convert(None) zur Konvertierung in die naive UTC-Zeit verwendet werden :
<code class="python">t.tz_convert(None)</code>
Leistungsüberlegungen:
Die Methode tz_localize(None) ist wesentlich effizienter als die Verwendung einer Schleife zum Ersetzen der Zeitzoneninformationen:
<code class="python">%timeit t.tz_localize(None) 1000 loops, best of 3: 233 µs per loop %timeit pd.DatetimeIndex([i.replace(tzinfo=None) for i in t]) 10 loops, best of 3: 99.7 ms per loop</code>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich einen Pandas Timezone-Aware DateTimeIndex in einen naiven Zeitstempel in einer bestimmten Zeitzone?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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