Python 根据列值添加时区

发布于04月06日

我有一个polars Dataframe，有两列:一个包含日期时间的字符串列和一个包含UTC偏移量的整数列(例如，EDT为—4).基本上，Dataframe看起来像这样:

>>> data
shape: (2, 2)
┌─────────────────────┬──────────┐
│ Datetime            ┆ Timezone │
│ ---                 ┆ ---      │
│ str                 ┆ i64      │
╞═════════════════════╪══════════╡
│ 2022-01-01 12:52:23 ┆ -4       │
│ 2023-03-31 04:22:59 ┆ -5       │
└─────────────────────┴──────────┘

现在，我想将此列转换为UTC或时区感知的datetime列.pl.Expr.str.to_datetime函数接受time_zone参数.不幸的是，这个参数只能作为字符串传递，而不能作为pl.Expr传递.

换句话说，我可以将所有列转换为相同的指定时区，但我不能根据另一列的值动态使用时区.

最后我想要的是如下内容(注意，Datetime列现在是datetime类型，时区偏移量已经动态添加(第一行为4小时，第二行为5小时).

>>> data
shape: (2, 2)
┌─────────────────────┬──────────┐
│ Datetime            ┆ Timezone │
│ ---                 ┆ ---      │
│ datetime            ┆ i64      │
╞═════════════════════╪══════════╡
│ 2022-01-01 16:52:23 ┆ -4       │
│ 2023-03-31 09:22:59 ┆ -5       │
└─────────────────────┴──────────┘

有没有一种方法可以做到这一点，而不需要基于map_elements或iter_rows的方法？

df = pl.DataFrame( {"Datetime": ["2022-01-01 12:52:23", "2023-03-31 04:22:59"], "Timezone": [-4, -5]} ) df.with_columns( pl.col("Datetime") .str.to_datetime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time_zone="UTC") .dt.offset_by(pl.format("{}h", -pl.col("Timezone"))) .alias("dt_conv") )

shape: (2, 3) ┌─────────────────────┬──────────┬─────────────────────────┐ │ Datetime ┆ Timezone ┆ dt_conv │ │ --- ┆ --- ┆ --- │ │ str ┆ i64 ┆ datetime[μs, UTC] │ ╞═════════════════════╪══════════╪═════════════════════════╡ │ 2022-01-01 12:52:23 ┆ -4 ┆ 2022-01-01 16:52:23 UTC │ │ 2023-03-31 04:22:59 ┆ -5 ┆ 2023-03-31 09:22:59 UTC │ └─────────────────────┴──────────┴─────────────────────────┘

Python 根据列值添加时区

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