我想用tz_localize本地化一个日期时间序列。该系列日期已超过DST日期（例如，德国CET的日期为2015年10月25日）。我通常用
import pandas as pd
T = ['25/10/2015 02:59:00','25/10/2015 02:00:00','25/10/2015 02:01:00']
pd.to_datetime(T).tz_localize('CET',ambiguous='infer')
但是，当时间序列重复时，即使它们以明确的方式排序，也会出现错误：
T = ['25/10/2015 02:59:00','25/10/2015 02:59:00','25/10/2015 02:00:00','25/10/2015 02:01:00']
pd.to_datetime(T).tz_localize('CET',ambiguous='infer')
AmbiguousTimeError: There are 2 dst switches when there should only be 1.
这似乎是不必要的限制，因为推断应该很简单。是否有解决方法或解决方案，或者我需要编写自己的推断方法？
最佳答案
最新版本中修复了许多与DST相关的错误，现已发布0.19.0rc1。
In [1]: pd.__version__
Out[1]: u'0.19.0rc1'
In [2]: t = ['25/10/2015 02:59:00', '25/10/2015 02:00:00', '25/10/2015 02:01:00']
In [3]: pd.to_datetime(t).tz_localize('CET',ambiguous='infer')
Out[3]: DatetimeIndex(['2015-10-25 02:59:00+02:00', '2015-10-25 02:00:00+01:00', '2015-10-25 02:01:00+01:00'], dtype='datetime64[ns, CET]', freq=None)
关于python - Pandas tz_localize:在具有重复项的数据中本地化时区时推断dst，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/39563507/