Python datetime 和 pandas 对于相同日期提供不同的时间戳

Question

Python datetime 和 pandas 对于相同日期提供不同的时间戳

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from datetime import datetime
import pandas as pd

date="2020-02-07T16:05:16.000000000"

#Convert using datetime
t1=datetime.strptime(date[:-3],'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')

#Convert using Pandas
t2=pd.to_datetime(date)

#Subtract the dates
print(t1-t2)

#subtract the date timestamps
print(t1.timestamp()-t2.timestamp())

在这个例子中，我的理解是datetime和pandas都应该使用时区无关的日期。有人可以解释为什么日期之间的差异为零，但时间戳之间的差异不为零吗？对我来说它的偏差是5小时，这是我与GMT的时区偏差。

- Dan

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警告：由于许多日期时间方法将天真的日期时间对象视为本地时间，因此最好使用明确的日期时间来表示UTC时间。因此，表示特定UTC时间戳的对象的推荐方法是通过调用datetime.fromtimestamp（timestamp，tz = timezone.utc）来创建。 - Scott Boston

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https://docs.python.org/3/library/datetime.html#timezone-objects - Scott Boston

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本地日期时间会返回一个带有您所在时区意识的时间。 - Scott Boston

1个回答

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- FObersteiner · Accepted Answer

Python的datetime.datetime类的Naive datetime对象代表本地时间。这在文档中是显而易见的，但仍然可能会让人感到困惑。如果您在其上调用timestamp方法，则返回的POSIX时间戳应该是UTC（自纪元以来的秒数）。

从Python datetime对象转换而来，一个naive的pandas.Timestamp的行为可能不太直观（我认为这并不是那么明显）。同样是从tz-naive字符串派生出来的，它不代表当地时间，而是UTC。您可以通过将datetime对象本地化到UTC来验证。

from datetime import datetime, timezone
import pandas as pd

date = "2020-02-07T16:05:16.000000000"

t1 = datetime.strptime(date[:-3], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')
t2 = pd.to_datetime(date)

print(t1.replace(tzinfo=timezone.utc).timestamp() - t2.timestamp())
# 0.0

另一种方法是使 pandas.Timestamp 具有时区意识，例如：

t3 = pd.to_datetime(t1.astimezone())
# e.g. Timestamp('2020-02-07 16:05:16+0100', tz='Mitteleuropäische Zeit')

# now both t1 and t3 represent my local time:
print(t1.timestamp() - t3.timestamp())
# 0.0

我的底线是，如果你知道你所拥有的时间戳代表特定的时区，请使用时区感知的日期时间，例如UTC。

import pytz # need to use pytz here since pandas uses that internally

t1 = datetime.strptime(date[:-3], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f').replace(tzinfo=pytz.UTC)
t2 = pd.to_datetime(date, utc=True)

print(t1 == t2)
# True
print(t1-t2)
# 0 days 00:00:00
print(t1.timestamp()-t2.timestamp())
# 0.0