Mit pandas zu konvertieren string Zeitstempel

Habe ich schon versucht zu nutzen pandas.to_datetime Konvertierung zwischen timestamp-Formate in meinem code-Basis, jedoch, wenn Sie über ein string-input manchmal pandas scheint nicht zu extrahieren Sie den UTC-offset korrekt:

Hier ist eine korrekte Konvertierung der UTC-offset ist korrekt erfasst, wie Sie sich in der Timestamp-Objekt: 

In[76]: pd.to_datetime('2014-04-09T15:29:59.999993-0500', utc=True)
Out[76]: Timestamp('2014-04-09 20:29:59.999993+0000', tz='UTC')

Hier ist eine Alternative string-Darstellung, die noch eine gültige ISO 8601 datetime strings, sondern die UTC-offset von -0500 scheint, um ignoriert zu werden:

In[77]: pd.to_datetime('2014-04-09T152959.999993-0500', utc=True)
Out[77]: Timestamp('2014-04-09 15:29:59.999993+0000', tz='UTC')

Auf der anderen Seite der dateutil Paket verarbeitet Dinge in Ordnung:

In[78]: dateutil.parser.parse('2014-04-09T152959.999993-0500')
Out[78]: datetime.datetime(2014, 4, 9, 15, 29, 59, 999993, tzinfo=tzoffset(None, -18000))

Ich könnte sicher dateutil aber gibt es irgendein Grund, dass pandas.to_datetime nicht den Umgang mit verschiedenen ISO-Datum-Zeit-strings korrekt. Mache ich etwas falsch hier?

Mit Python 2.7.6 und pandas 0.13.1

InformationsquelleAutor Paul Joireman | 2014-09-05
  1. 4

    Mit pandas 0.14.0: beide Anrufe zu pd.to_datetime Gegenzug die richtige timezone-bewusst, Zeitstempel:

    In [72]: pd.__version__
Out[72]: '0.14.0'

In [69]: pd.to_datetime('2014-04-09T152959.999993-0500', utc=True)
Out[69]: Timestamp('2014-04-09 20:29:59.999993+0000', tz='UTC')

In [70]: pd.to_datetime('2014-04-09T15:29:59.999993-0500', utc=True)
Out[70]: Timestamp('2014-04-09 20:29:59.999993+0000', tz='UTC')

In [71]: dateutil.parser.parse('2014-04-09T152959.999993-0500').astimezone(pytz.utc)
Out[71]: datetime.datetime(2014, 4, 9, 20, 29, 59, 999993, tzinfo=<UTC>)
    InformationsquelleAutor unutbu
Schreibe einen Kommentar