Polars Python：CSV时间戳指定JST时区并转CET遇异常求助

问题背景 #

CSV中时间戳格式为2022-01-03 17:59:16.254，明确属于JST（日本标准时间）。用现有代码解析后指定JST时区，结果时间数值莫名变化，转换CET时区也完全失效，输出示例：

WithTZ                     |WithCastTZ                 |timestamp
2022-01-04 02:59:16.213 JST|2022-01-04 02:59:16.213 CET|2022-01-03T17:59:16.213000000

问题原因 #

str.strptime解析出的是无时区的datetime（naive datetime），直接调用dt.with_time_zone("Asia/Tokyo")时，Polars会默认把这个naive datetime当作UTC时间，再转换为JST时区（UTC+9）。所以原本的UTC 17:59加上9小时，就变成了JST次日02:59，这就是时间数值变化的原因；后续转换CET时，错误的时间基础自然导致结果无效。

解决方法 #

核心是给原始时间戳正确标记JST时区，而非把它当作UTC转换。有两种可靠实现方式：

方式1：解析后附加时区信息

用dt.replace_time_zone直接给naive datetime加上JST时区标记，不修改时间数值：

new = pl.scan_csv('test.csv').with_columns(
    # 先解析为无时区datetime，再附加JST时区
    pl.col("timestamp").str.strptime(pl.Datetime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f", strict=True)
    .dt.replace_time_zone("Asia/Tokyo")
).select(
    pl.col("timestamp").cast(pl.Date).alias("Date"),
    pl.col("timestamp").alias("WithTZ"),  # 此时已是正确的JST时间
    pl.col("timestamp").dt.cast_time_zone("Europe/Berlin").alias("WithCastTZ"),  # 转换为CET
    pl.all()
)

new.fetch(10).write_csv("testOut.csv")

方式2：解析时直接指定时区（Polars 0.18+支持）

在str.strptime中通过time_zone参数直接指定解析后的时区，一步到位：

new = pl.scan_csv('test.csv').with_columns(
    pl.col("timestamp").str.strptime(
        pl.Datetime, 
        "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f", 
        strict=True,
        time_zone="Asia/Tokyo"  # 解析时直接绑定JST时区
    )
).select(
    pl.col("timestamp").cast(pl.Date).alias("Date"),
    pl.col("timestamp").alias("WithTZ"),
    pl.col("timestamp").dt.cast_time_zone("Europe/Berlin").alias("WithCastTZ"),
    pl.all()
)

new.fetch(10).write_csv("testOut.csv")

预期正确输出 #

修改后会得到符合预期的结果：

WithTZ                     |WithCastTZ                 |timestamp
2022-01-03 17:59:16.213 JST|2022-01-03 09:59:16.213 CET|2022-01-03T17:59:16.213000000+09:00

（JST比CET快8小时，17:59 JST减去8小时即为09:59 CET）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kocas