如何生成datetime64[ns, UTC]类型的numpy时间序列？

• 原生NumPy的datetime64类型从设计上就完全不支持携带时区信息，所有原生支持的datetime64变体都没有附加时区参数的能力，不存在直接生成datetime64[ns, UTC]的NumPy原生方法
• 你接触到的datetime64[ns, UTC]格式的类型标识，本质是Pandas封装的带时区时间序列的dtype标注，不属于NumPy的原生可构造dtype范畴
• 你遇到的AttributeError直接触发原因：tz_localize()是Pandas时间类的专属方法，NumPy原生的datetime64实例没有绑定这个方法，直接调用必然触发属性报错

1. 先生成原生的无时区datetime64[ns]NumPy数组，这一步和你之前编写的代码逻辑完全一致，不存在问题
2. 通过Pandas的时间对象接口附加UTC时区信息，严禁把Pandas专属方法直接调用在NumPy的原生对象上

可直接运行的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 生成原生无时区datetime64 numpy数组
test_naive = np.array(np.datetime64('2005-01-03 14:30:00.000000000'))

# 用Pandas包装数组后执行UTC时区本地化
test_tz_utc = pd.DatetimeIndex(test_naive).tz_localize('UTC')

# 查看类型标注
print(test_tz_utc.dtype)
# 输出结果：datetime64[ns, UTC]

• 不要尝试给NumPy的datetime64构造函数直接传入时区参数，这类操作在原生NumPy中是完全不被支持的，会直接抛出参数错误
• 如果你尝试把带时区的Pandas时间数组转回原生NumPy数组，时区信息会被自动剥离，最终返回的还是没有任何时区属性的原生datetime64[ns]类型
• 如果你的业务场景不需要依赖Pandas，仅需存储UTC时区的时间数值，完全可以直接用无时区的datetime64[ns]存储对应时间戳，不需要强行匹配带时区的类型标注

内容的提问来源于stack exchange，提问作者M.E.