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我正在尝试转换 csv 文件中时间/日期列(“Created_At”)中“GMT”时间的所有实例,以便它全部采用“EST”格式。请看下面:
import pandas as pd
from pandas.tseries.resample import TimeGrouper
from pandas.tseries.offsets import DateOffset
from pandas.tseries.index import DatetimeIndex
cambridge = pd.read_csv('\Users\cgp\Desktop\Tweets.csv')
cambridge['Created_At'] = pd.to_datetime(pd.Series(cambridge['Created_At']))
cambridge.set_index('Created_At', drop=False, inplace=True)
cambridge.index = cambridge.index.tz_localize('GMT').tz_convert('EST')
cambridge.index = cambridge.index - DateOffset(hours = 12)
我得到的错误是:
cambridge.index = cambridge.index.tz_localize('GMT').tz_convert('EST')
AttributeError: 'Index' object has no attribute 'tz_localize'
我已经尝试过各种不同的方法,但对为什么 Index 对象无法识别 tz_attribute 感到困惑。非常感谢您的帮助!
最佳答案
替换
cambridge.set_index('Created_At', drop=False, inplace=True)
与
cambridge.set_index(pd.DatetimeIndex(cambridge['Created_At']), drop=False, inplace=True)
关于python - 'Index' 对象没有属性 'tz_localize',我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28903399/
我正在尝试转换 csv 文件中时间/日期列(“Created_At”)中“GMT”时间的所有实例,以便它全部采用“EST”格式。请看下面: import pandas as pd from panda
为什么这个“pythonic”代码在 tz_localize() 行上不起作用? import pandas as pd df = pd.DataFrame([{ "Localtime":"2016-
在 python pandas 中,我有一个如下所示的数据集: 对于2007-04-26 17:00:00之前的数据,时区是美国/东部。对于之后的数据,时区是美国/芝加哥。 当我运行这个时: data
'此错误仅发生在某些股票上,例如 NFLX、KO 或 MCD,但 AAPL 或 INFy yfinance 为 0.1.63 和 0.1.69,pandas 1.2.3 或 1.4 时不会发生' im
引用:Python pandas convert unix timestamp with timezone into datetime 搜索过这个主题,但仍然找不到答案。 我有一个数据框,格式如下:
我有一个时间序列,它是由带有时钟的传感器测量的,该时钟不根据 DST 规则进行调整。因此,日期时间数据与 DST 无关。在 Pandas 中本地化这些数据的最佳方法是什么? 最佳答案 您可以先本地化到
我想用 pandas tz_localize 本地化一个日期时间系列。该系列跨越 DST 日期(例如,德国 CET 为 25Oct2015)。我通常这样做 import pandas as pd T
我正在尝试导入一些时间序列数据并将其转换为 UTC,以便我可以将其与另一个数据集合并。此数据似乎有 24 小时数据且没有 DST 调整。 This post给出了类似的答案,但他们只是放弃了这一行。我
我是一名优秀的程序员,十分优秀!