如何利用python进行时区转换

时区转换是大家经常遇到的问题，本文的代码可以实现以下功能：

• 根据经纬度给出对应的时区
• 将UTC转换为当地时间

软件包:

• timezonefinder
• pandas

timezonefinder 可根据所给的经纬度找到对应的时区信息。为节省计算时间，可以提前将相应的时区信息读入内存中，也即设置in_memory=True。

# Import packages
from timezonefinder import TimezoneFinder
import pandas as pd

# Find timezone based on longitude and latitude
tf = TimezoneFinder(in_memory=True)
longitude = -88
latitude = 36
local_time_zone = tf.timezone_at(lng=longitude, lat=latitude)
local_time_zone

'America/Chicago'

此处，我们利用pandas date_range函数创建了一个4小时间隔的时间序列。

# Create naive timestamps using pandas
test_naive = pd.date_range('2019-04-06', '2019-04-07', freq='4H')
test_naive

DatetimeIndex(['2019-04-06 00:00:00', '2019-04-06 04:00:00',
               '2019-04-06 08:00:00', '2019-04-06 12:00:00',
               '2019-04-06 16:00:00', '2019-04-06 20:00:00',
               '2019-04-07 00:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='4H')

以上输出显示的时间序列是没有时区信息的，我们此处假设上面的时区是UTC，然后我们可以给它加上时区信息，所用到的函数是 tz_localize。

# Set time to be UTC
test_UTC = test_naive.tz_localize('UTC')
test_UTC

DatetimeIndex(['2019-04-06 00:00:00+00:00', '2019-04-06 04:00:00+00:00',
               '2019-04-06 08:00:00+00:00', '2019-04-06 12:00:00+00:00',
               '2019-04-06 16:00:00+00:00', '2019-04-06 20:00:00+00:00',
               '2019-04-07 00:00:00+00:00'],
              dtype='datetime64[ns, UTC]', freq='4H')

现在上面的时间序列已经有时区信息了，也即+00:00。 此时我们就可以利用pandas里的tz_convert 将UTC时间转换为任意时区的时间。

# Convert UTC to local time
test_local = test_UTC.tz_convert(local_time_zone)
test_local

DatetimeIndex(['2019-04-05 19:00:00-05:00', '2019-04-05 23:00:00-05:00',
               '2019-04-06 03:00:00-05:00', '2019-04-06 07:00:00-05:00',
               '2019-04-06 11:00:00-05:00', '2019-04-06 15:00:00-05:00',
               '2019-04-06 19:00:00-05:00'],
              dtype='datetime64[ns, America/Chicago]', freq='4H')

输出显示以上已经转化为 -05:00。有时候我们还需要将时间格式转换为原来的样式，也就是没有时区信息的格式，这时我们还可以用 tz_localize 这个函数，不过此时参数应该是None。

# Convert back to naive timestamps, but in local time zone.
test_local_naive = test_local.tz_localize(None)
test_local_naive

DatetimeIndex(['2019-04-05 19:00:00', '2019-04-05 23:00:00',
               '2019-04-06 03:00:00', '2019-04-06 07:00:00',
               '2019-04-06 11:00:00', '2019-04-06 15:00:00',
               '2019-04-06 19:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='4H')

总结一下：

• tf.timezone_at: 根据经纬度得出所在时区
• tz_localize: 用于带时区和不时区信息的时间序列转换
• tz_convert: 转换为任意时区的当地时间

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