Pandas：移除时区重采样后如何恢复数据列的时区信息

嘿，这事儿好办！你只需要在移除时区之前先把原始的时区信息存下来，等重采样完成后再把它加回去就行。具体步骤如下：

步骤1：保存原始时区信息 #

在执行tz_localize(None)移除时区前，先提取并保存timestamp列的时区：

# 提取原始时区（确保你的timestamp列所有值时区一致）
original_timezone = df['timestamp'].dt.tz

小提示：如果你的timestamp列里存在多个不同时区的值，建议先统一时区再操作，不然保存单个时区会有问题哦。

步骤2：移除时区并执行重采样 #

这部分就是你原本的操作，没问题：

# 移除时区转为naive datetime
df['timestamp'] = df['timestamp'].dt.tz_localize(None)
# 按小时重采样取均值
df = df.resample('1H', on='timestamp').mean()

步骤3：恢复时区到重采样后的索引 #

重采样完成后，你的timestamp会变成DataFrame的索引，直接给索引加上之前保存的时区就行：

# 给重采样后的索引恢复原始时区
df.index = df.index.tz_localize(original_timezone)

完整代码示例 #

把上面的步骤整合起来就是：

# 保存原始时区
original_timezone = df['timestamp'].dt.tz

# 移除时区
df['timestamp'] = df['timestamp'].dt.tz_localize(None)

# 重采样操作
df = df.resample('1H', on='timestamp').mean()

# 恢复时区
df.index = df.index.tz_localize(original_timezone)

这样操作后，重采样后的时间索引就会和你原始数据的时区一致啦～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Luca