在我的CSV文件中，我具有以下条目:
Local time,Open,High,Low,Close,Volume
01.01.2015 00:00:00.000 GMT+0100,1.20976,1.20976,1.20976,1.20976,0
01.01.2015 00:01:00.000 GMT+0100,1.20976,1.20976,1.20976,1.20976,0
01.01.2015 00:02:00.000 GMT+0100,1.20976,1.20976,1.20976,1.20976,0
01.01.2015 00:03:00.000 GMT+0100,1.20976,1.20976,1.20976,1.20976,0
第一列包含特定时区(
GMT+01)中的日期时间。我使用以下命令读取了CSV文件:
df = pd.read_csv(csv, sep = ',', parse_dates = ['Local time'])
结果，我得到以下信息:
0 2015-01-01 01:00:00 1.20976 1.20976 1.20976 1.20976 0.0
1 2015-01-01 01:01:00 1.20976 1.20976 1.20976 1.20976 0.0
2 2015-01-01 01:02:00 1.20976 1.20976 1.20976 1.20976 0.0
3 2015-01-01 01:03:00 1.20976 1.20976 1.20976 1.20976 0.0
4 2015-01-01 01:04:00 1.20976 1.20976 1.20976 1.20976 0.0
如我们所见，时间戳已被修改(已添加一个小时)。我的解释是时间已转换为
UTC时区。但是，我不确定，因为据Google称:因此，
GMT+01中的时间应该比UTC中的时间长1小时。因此，在UTC中应该早一小时。因此，00:00应该变成23:00而不是01:00。我在哪里解释错误？
已添加
我玩了 Pandas
to_datetime函数。看起来这是上述行为的原因。如果我将其应用于与CSV格式相同的时间:
pd.to_datetime('01.01.2015 00:00:00.000 GMT+0100')
然后我得到相同的结果:
Timestamp('2015-01-01 01:00:00')
因此，如您所见，添加了1小时(与之前一样)。
但是，如果我将其应用于经过修改的格式(我认为是相同的):
pd.to_datetime('01.01.2015 00:00:00.000+01:00')
然后我得到另一个结果:
Timestamp('2014-12-31 23:00:00')
总而言之，
GMT+0100和+01:00被不同地对待。这是为什么？我会误解吗？已添加2
因此，它似乎与python如何处理时区有关。如果执行此命令:
pd.to_datetime('01.01.2015 00:00:00.000').tz_localize('Etc/GMT+5').tz_convert('GMT')
我得到这个:
Timestamp('2015-01-01 05:00:00+0000', tz='GMT')
我希望在
GMT+5时区中，时间比在GMT中大5小时。因此，在GMT+5中应该晚一些。但是，看起来情况恰恰相反。但为什么？当我玩这个网站:https://time.is/GMT+5时，我确实看到GMT + 5比GMT多了5个小时。
已添加3
从documentation on the timezones我得到了:
因此，看起来他们对直觉的反感对待。看起来我已经找到了解决方案，但是现在我不确定应如何在CSV中处理“GMT + 0100”(与Python无关)，它只是从网站上下载的。是否有关于
GMT+0100含义的标准约定？ 最佳答案
Pandas 依赖于您的计算机区域设置和一些启发式方法。如果日期时间很奇怪，请指定确切的格式。
df = pd.read_csv(csv)
pd.to_datetime(df['Local time'], format='%d.%m.%Y %H:%M:%S.%f GMT%z')
0 2015-01-01 00:00:00+01:00
1 2015-01-01 00:01:00+01:00
2 2015-01-01 00:02:00+01:00
3 2015-01-01 00:03:00+01:00
Name: Local time, dtype: datetime64[ns, pytz.FixedOffset(60)]
许多功能不适用于支持时区的日期时间，因此您可能希望将所有内容都转换为一个时区，然后将其完全删除:
pd.to_datetime(df['Local time'], format='%d.%m.%Y %H:%M:%S.%f GMT%z') \
.dt.tz_convert('America/New_York') \
.dt.tz_localize(None)
关于python - 从CSV文件读取时， Pandas 如何处理时区？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/57204320/