Pandas DataFrame是帶有標簽軸(行和列)的二維大小可變的，可能是異構的表格數據結構。算術運算在行和列標簽上對齊。可以將其視為Series對象的dict-like容器。這是 Pandas 的主要數據結構。

Pandas DataFrame.tz_convert()用于將tz-aware軸轉換為目標時區。

用法： DataFrame.tz_convert(tz, axis=0, level=None, copy=True)

參數：

tz:字符串或pytz.timezone對象

axis:轉換軸

level:如果軸為MultiIndex，則轉換特定級別。否則必須為None

copy:同時復制基礎數據

返回：tz轉換的數據幀

范例1：采用DataFrame.tz_convert()函數轉換給定數據幀的時區。

# importing pandas as pd

import pandas as pd

# Creating the DataFrame

df = pd.DataFrame({'Weight':[45, 88, 56, 15, 71],

'Name':['Sam', 'Andrea', 'Alex', 'Robin', 'Kia'],

'Age':[14, 25, 55, 8, 21]})

# Create the index

index_ = pd.date_range('2010-10-09 08:45', periods = 5, freq ='H', tz = 'US / Central')

# Set the index

df.index = index_

# Print the DataFrame

print(df)

輸出：

現在我們將使用DataFrame.tz_convert()函數將給定 DataFrame 的時區轉換為“歐洲/柏林”。

# Let's find out the current timezone

# of the given dataframe

print(df.index)

# Let's convert the timezone of the

# dataframe to 'Europe / Berlin'

df = df.tz_convert(tz = 'Europe / Berlin')

# Let's find out the current timezone

# of the given dataframe

print(df.index)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，DataFrame.tz_convert()函數已成功將給定數據幀的時區轉換為所需的時區。

范例2：采用DataFrame.tz_convert()函數轉換給定數據幀的時區。給定數據幀的索引是一個MultiIndex。

# importing pandas as pd

import pandas as pd

# Creating the DataFrame

df = pd.DataFrame({'Weight':[45, 88, 56, 15, 71],

'Name':['Sam', 'Andrea', 'Alex', 'Robin', 'Kia'],

'Age':[14, 25, 55, 8, 21]})

# Create the MultiIndex

index_ = pd.MultiIndex.from_product([['Date'], pd.date_range('2010-10-09 08:45', periods = 5, freq ='H', tz =

'US/Central')], names =['Level 1', 'Level 2'])

# Set the index

df.index = index_

# Print the DataFrame

print(df)

輸出：

現在我們將使用DataFrame.tz_convert()函數可將給定 DataFrame 中的MultiIndex級別1的時區轉換為“歐洲/柏林”。

# Let's find out the current timezone

# of the Level 1 of the given dataframe

print(df.index[1])

# Let's convert the timezone of the

# level 1 of the dataframe to 'Europe / Berlin'

df = df.tz_convert(tz = 'Europe/Berlin', level = 1)

# Let's find out the current timezone

# of the level 1 of the given dataframe

print(df.index[1])

輸出：

正如我們在輸出中看到的，DataFrame.tz_convert()函數已成功將給定數據幀中所需級別的時區轉換為所需時區。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python中convert函数用法_Python Pandas DataFrame.tz_convert用法及代码示例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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