Pandas如何将UTC时区datetime列根据数据框中的时区列转换为对应时区

前置准备 #

首先先将DateTimeInUTC列转换为带UTC时区标识的datetime类型，这是时区转换的前提：

import pandas as pd
# 转换为datetime类型并标记UTC时区
df['DateTimeInUTC'] = pd.to_datetime(df['DateTimeInUTC']).dt.tz_localize('UTC')

方案1：分组转换（推荐，大数据集高效） #

你提到的拆分-转换-拼接思路可以通过groupby实现更简洁的写法，无需手动拆分拼接，结果会自动对齐原数据顺序：

# 转换后保留时区信息，类型为datetime64[ns, 对应时区]
df['LocalDateTime'] = df.groupby('TimeZone', group_keys=False)['DateTimeInUTC'].apply(
    lambda x: x.dt.tz_convert(x.name)
)

# 如果需要无时区标识的datetime64原生类型，加一步去除时区信息即可
df['LocalDateTime'] = df.groupby('TimeZone', group_keys=False)['DateTimeInUTC'].apply(
    lambda x: x.dt.tz_convert(x.name).dt.tz_localize(None)
)

方案2：行级apply（适合小数据集） #

如果数据量不大，可以直接按行读取时区参数做转换，写法更简单：

# 保留时区信息版本
df['LocalDateTime'] = df.apply(lambda row: row['DateTimeInUTC'].tz_convert(row['TimeZone']), axis=1)

# 无时区标识原生datetime64版本
df['LocalDateTime'] = df.apply(lambda row: row['DateTimeInUTC'].tz_convert(row['TimeZone']).tz_localize(None), axis=1)

效果验证 #

以你给出的示例数据测试，转换后得到的LocalDateTime值为2019-12-31 02:00:00，符合US/Eastern时区冬令时UTC-5的偏移规则。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahmad