Pandas处理时间列调用.dt访问器报AttributeError错误求助

• 你使用的timestamp列包含混合时区的时间值（部分为UTC+0时区，部分为UTC-4时区），适配Python3.6的低版本Pandas处理这类混合时区的时间数据时，调用pd.to_datetime()后无法生成统一的datetime64[ns, tz]类型Series，会退化为object类型，仅将每个元素单独存储为Python原生datetime对象
• Pandas的.dt访问器仅支持原生datetime64类型的Series，不支持元素为datetime对象的object类型列，因此触发报错。你做的类型校验仅能证明列内元素都是Python原生datetime对象，不能证明Series是Pandas原生的datetime64类型，二者为不同概念。

方案1：统一转换为UTC时间后再转目标时区（推荐） #

调用pd.to_datetime()时指定utc=True参数，自动将所有不同时区的时间统一为UTC时区，输出标准的datetime64[ns, UTC]类型Series，即可正常使用.dt访问器：

import pandas as pd
# 替换为你实际使用的目标时区名，例如'Asia/Shanghai'
timezone_for_plot = "your_target_timezone"

df = pd.read_csv("my_csv_content_below.csv")
df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], utc=True)
df["timestamp"] = df["timestamp"].dt.tz_convert(timezone_for_plot)

方案2：显式指定格式解析后统一时区 #

如果需要对时间格式做严格校验，可以指定format参数解析后再统一时区：

df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S%z", utc=True)
df["timestamp"] = df["timestamp"].dt.tz_convert(timezone_for_plot)

转换完成后可执行print(df["timestamp"].dtype)验证，输出为datetime64[ns, 你的目标时区]即为正常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1315621