如何用Pandas将DataFrame时区化时间转为加尔各答本地时间？

我是Python和Pandas库的新手，在这个问题上完全陷入困境。我的DataFrame中有一个'timestamp'列（数据类型为datetime64[ns, 'Asia/Kolkata']），该列原本是int64格式的毫秒时间戳（如1748174400000、1748188800000等）。

我先用以下命令将其转为UTC感知型Datetime列：

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms', utc = True)

输出结果：
(2025-05-25 12:00:00+00:00, 2025-05-25 16:00:00+00:00 etc..)

再用以下命令转换为Asia/Kolkata时区：

df['timestamp'] = df['timestamp'].dt.tz_convert('Asia/Kolkata')

输出结果：
(2025-05-25 17:30:00+05:30, 2025-05-25 21:30:00+05:30 etc..)

我希望将该列转为加尔各答实际本地日期时间，而非带+05:30偏移的格式，请问该如何实现？

方案1：移除时区信息，保留datetime类型 #

如果需要后续继续对该列进行日期时间运算，推荐这种方式。使用tz_localize(None)可以移除时区偏移，得到不带时区的本地datetime值：

df['timestamp'] = df['timestamp'].dt.tz_localize(None)

执行后，列的数据类型变为datetime64[ns]，显示结果为：
(2025-05-25 17:30:00, 2025-05-25 21:30:00 etc..)

方案2：转为字符串格式的本地时间 #

如果仅用于展示，不需要后续datetime运算，可以直接格式化为字符串：

df['timestamp_local'] = df['timestamp'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

这会生成一个新的字符串列，内容为无偏移的加尔各答本地时间格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vermaji