本地化没有 DST 转换的 Pandas 时间戳

Question

我正在尝试从具有设置为'Australia/Adelaide'时间的系统时钟的设备生成的文件中导入 CSV 数据，但在夏季不会从标准时间切换到夏令时。我可以导入它没问题，tz-naive但我需要将它与tz-aware.以下是不正确的，因为它假设数据在 '2017-10-01' 转换为夏令时data = pd.read_csv('~/dev/datasets/data.csv', parse_dates=['timestamp'], index_col=['timestamp'])data.index.tz_localize('Australia/Adelaide')tz_localize包含许多处理不明确日期的参数 - 但我没有看到任何方法可以告诉它数据根本没有转换。有没有办法指定一个“自定义”时区'Australia/Adelaide', no daylight savings？编辑：我发现了这个问题 -在 pytz 中创建新时区，这给了我一些想法 - 在这种情况下，时间戳是与 UTC 的恒定偏移量，因此我可以将其添加到导入后的日期，本地化为 UTC 然后转换为“澳大利亚” /阿德莱德'。我回来汇报...

Answer 1

我想出的解决方案如下：

由于数据是“澳大利亚/阿德莱德”，没有 DLS 转换，这意味着 UTC 偏移量全年都是常数 (+10:30)。因此，解决方案是将该数据导入为tz-naive，减去 10 小时 30 分钟，本地化为 UTC，然后转换为“澳大利亚/阿德莱德”，即

data = pd.read_csv('~/dev/datasets/data.csv', parse_dates=['timestamp'], index_col=['timestamp'])

data.index = data.index - pd.DateOffset(hours=10) - pd.DateOffset(minutes=30)

data.index = data.index.tz_localize('UTC').tz_convert('Australia/Adelaide')