由于上周六/周日轉(zhuǎn)換為夏令時，從 UTC 轉(zhuǎn)換為 CET 時，我的時間戳字段出現(xiàn)以下錯誤：AmbiguousTimeError: Cannot infer dst time from 2020-07-31 11:17:18+00:00, try using the 'ambiguous' argument#將時間戳字段轉(zhuǎn)換為 CET（歐洲、柏林）df['timestamp_berlin_time'] = df['timestamp'].dt.tz_localize('Europe/Berlin')我嘗試了以下片段：df['timestamp_berlin_time'] = df['timestamp'].dt.tz_localize('CET',ambiguous='infer')但這給了我這個錯誤：AmbiguousTimeError: 2020-07-31 11:17:18+00:00數(shù)據(jù)樣本：0 2020-07-31 11:17:18+00:001 2020-07-31 11:17:18+00:002 2020-08-31 16:26:42+00:003 2020-10-20 07:28:46+00:004 2020-10-01 22:11:33+00:00名稱：時間戳，數(shù)據(jù)類型：datetime64[ns，UTC]
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慕田峪9158850
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如果您的輸入是 UTC 但尚未設(shè)置 UTC，您可以先本地化為 UTC，例如：
df['timestamp'] = df['timestamp'].dt.tz_localize('UTC')
如果您的輸入已經(jīng)轉(zhuǎn)換為 UTC，您可以簡單地tz_convert，例如：
s = pd.Series(pd.to_datetime(['2020-10-25 00:40:03.925000',
'2020-10-25 01:40:03.925000',
'2020-10-25 02:40:03.925000'], utc=True))
s.dt.tz_convert('Europe/Berlin')
# 0 2020-10-25 02:40:03.925000+02:00
# 1 2020-10-25 02:40:03.925000+01:00
# 2 2020-10-25 03:40:03.925000+01:00
# dtype: datetime64[ns, Europe/Berlin]
如果您輸入的時間戳代表當(dāng)?shù)貢r間（此處：歐洲/柏林時區(qū)），您可以嘗試根據(jù)順序推斷 DST 轉(zhuǎn)換：
s = pd.Series(pd.to_datetime(['2020-10-25 02:40:03.925000',
'2020-10-25 02:40:03.925000',
'2020-10-25 03:40:03.925000']))
s.dt.tz_localize('Europe/Berlin', ambiguous='infer')
# 0 2020-10-25 02:40:03.925000+02:00
# 1 2020-10-25 02:40:03.925000+01:00
# 2 2020-10-25 03:40:03.925000+01:00
# dtype: datetime64[ns, Europe/Berlin]
注：CET不是地理意義上的時區(qū)。由于歷史原因，pytz 可以處理其中一些，但不要指望它。無論如何，它可能會為您提供靜態(tài) tz 偏移量 - 如果您希望它包含 DST 轉(zhuǎn)換，那么這不是您想要的。
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