如何在Polars中将Date类型转换为时区感知的Datetime类型

直接使用cast(pl.Datetime(time_zone='America/New_York'))转换Date类型时，Polars会先将Date转为UTC时区的当日0点，再转换到目标时区（纽约时区比UTC晚5小时，因此出现前一天19点的结果）。要实现将Date视为目标时区的当日0点并转为带时区的Datetime，需按以下步骤操作：

正确代码示例 #

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    "date": pl.Series(["2022-01-01", "2022-01-02"]).cast(pl.Date)
})

# 先转为无时区的Datetime（对应当日00:00:00），再本地化为目标时区
result = df.select(
    pl.col('date')
    .cast(pl.Datetime())
    .dt.replace_time_zone('America/New_York')
)

print(result)

输出结果 #

shape: (2, 1)
┌────────────────────────────────┐
│ date                           │
│ ---                            │
│ datetime[μs, America/New_York] │
╞════════════════════════════════╡
│ 2022-01-01 00:00:00 EST        │
│ 2022-01-02 00:00:00 EST        │
└────────────────────────────────┘

补充说明 #

• Polars的时区转换逻辑不依赖系统环境变量TZ，因此修改os.environ['TZ']不会改变转换结果，必须通过显式的方法参数指定时区。
• 使用dt.replace_time_zone时，Polars会将无时区的Datetime直接视为目标时区的时间，而非先当作UTC转换，这正是我们需要的本地化逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dean MacGregor