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df.head()
open timestamp
0 1.13550 2019-02-24T17:00-06:00[US/Central]
1 1.13570 2019-02-24T17:05-06:00[US/Central]
2 1.13560 2019-02-24T17:10-06:00[US/Central]
3 1.13565 2019-02-24T17:15-06:00[US/Central]
4 1.13570 2019-02-24T17:20-06:00[US/Central]
df.dtypes
open float64
timestamp object
dtype: object
如何将 Pandas 中的列时间戳转换为带时区的日期时间？Pandas 有这样的东西吗？
我找到了这篇文章，但它似乎没有解析时区，只需稍后添加时区即可。 How to read datetime with timezone in pandas
欢迎任何帮助/提示
最佳答案
单向
pd.to_datetime(df.timestamp.str.split('[').str[0])
Out[137]:
0 2019-02-24 17:00:00-06:00
1 2019-02-24 17:05:00-06:00
2 2019-02-24 17:10:00-06:00
3 2019-02-24 17:15:00-06:00
4 2019-02-24 17:20:00-06:00
Name: timestamp, dtype: datetime64[ns, pytz.FixedOffset(-360)]
关于python - Pandas 中带有时区列的时间戳，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56979265/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！