如何在Python中将含GMT/BST的多时区日期列转换为UTC

为啥BST转换会报错 #

Python标准库的datetime.strptime里，%Z格式符对时区缩写的支持很有限——它依赖系统底层的时区数据识别，像BST（英国夏令时）这种地区性夏令时缩写，默认不在识别列表里；而GMT是通用时区缩写，所以能正常解析。

解决方案 #

方法1：手动替换时区缩写，用zoneinfo处理（Python 3.9及以上可用） #

先把BST换成标准时区标识符Europe/London，GMT换成UTC，再用zoneinfo解析成带时区的时间对象，最后转成UTC并格式化输出。

代码示例：

from datetime import datetime
from zoneinfo import ZoneInfo

def parse_datetime(dt_str):
    # 替换时区缩写为标准标识符
    if 'BST' in dt_str:
        tz_str = 'Europe/London'
        fmt = '%a %d %b %Y %I:%M:%S %p BST'
    elif 'GMT' in dt_str:
        tz_str = 'UTC'
        fmt = '%a %d %b %Y %I:%M:%S %p GMT'
    else:
        raise ValueError("不支持的时区格式")
    
    # 解析时间并绑定时区
    dt = datetime.strptime(dt_str, fmt).replace(tzinfo=ZoneInfo(tz_str))
    # 转成UTC时间
    dt_utc = dt.astimezone(ZoneInfo('UTC'))
    # 输出目标格式
    return dt_utc.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 测试GMT时间
print(parse_datetime('Sun 27 Mar 2022 12:59:03 AM GMT'))
# 测试BST时间
print(parse_datetime('Sun 27 Mar 2022 02:00:02 AM BST'))

运行结果：

2022-03-27 00:59:03
2022-03-27 01:00:02

方法2：用dateutil.parser自动解析（更省心） #

python-dateutil库的解析器能自动识别大部分时区缩写，包括BST，不用手动写格式字符串。

先安装库：

pip install python-dateutil

代码示例：

from dateutil import parser
from datetime import datetime

def parse_datetime(dt_str):
    # 自动解析带时区的时间
    dt = parser.parse(dt_str)
    # 转成UTC时区
    dt_utc = dt.astimezone(datetime.timezone.utc)
    # 格式化输出
    return dt_utc.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 测试GMT时间
print(parse_datetime('Sun 27 Mar 2022 12:59:03 AM GMT'))
# 测试BST时间
print(parse_datetime('Sun 27 Mar 2022 02:00:02 AM BST'))

运行结果：

2022-03-27 00:59:03
2022-03-27 01:00:02

批量处理数据集（以pandas为例） #

如果用pandas处理整列数据，直接用apply批量转换即可：

import pandas as pd
from dateutil import parser
from datetime import datetime

# 构造测试数据集
df = pd.DataFrame({'date_time': [
    'Sun 27 Mar 2022 12:59:03 AM GMT',
    'Sun 27 Mar 2022 02:00:02 AM BST'
]})

# 定义转换函数
def convert_to_utc(dt_str):
    dt = parser.parse(dt_str)
    return dt.astimezone(datetime.timezone.utc).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 批量转换
df['utc_datetime'] = df['date_time'].apply(convert_to_utc)
print(df)

运行结果：

date_time        utc_datetime
0  Sun 27 Mar 2022 12:59:03 AM GMT  2022-03-27 00:59:03
1  Sun 27 Mar 2022 02:00:02 AM BST  2022-03-27 01:00:02

内容的提问来源于stack exchange，提问作者U108456