Python | Pandas DataFrame.tz_localize

Pandas DataFrame es una estructura de datos tabulares potencialmente heterogénea, de tamaño mutable, bidimensional con ejes etiquetados (filas y columnas). Las operaciones aritméticas se alinean en las etiquetas de fila y columna. Se puede considerar como un contenedor similar a un dictado para objetos Series. Esta es la estructura de datos principal de Pandas. La función Pandas DataFrame.tz_localize() localiza el índice tz-naive de una serie o marco de datos en la zona horaria de destino. Esta operación localiza el índice.

Sintaxis: DataFrame.tz_localize(tz, axis=0, level=None, copy=True, ambiguous=’raise’, nonexistent=’raise’) Parámetro: tz: string o pytz.timezone object axis: el eje para localizar el nivel: Si el eje es un índice múltiple, localice un nivel específico. De lo contrario, debe ser Ninguna copia: también haga una copia de los datos subyacentes ambiguos: cuando los relojes retroceden debido al horario de verano, pueden surgir horas ambiguas . inexistente: una hora inexistente no existe en una zona horaria particular donde los relojes avanzaron debido al horario de verano . escriba como entrada.

Ejemplo n.º 1: use la función DataFrame.tz_localize() para localizar el índice tz-naive dado del marco de datos en la zona horaria de destino. 

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({'Weight':[45, 88, 56, 15, 71],
                   'Name':['Sam', 'Andrea', 'Alex', 'Robin', 'Kia'],
                   'Age':[14, 25, 55, 8, 21]})
 
# Create the index
index_ = pd.date_range('2010-10-09 08:45', periods = 5, freq ='H', tz = 'US / Central')
 
# Set the index
df.index = index_
 
# Print the DataFrame
print(df)

Salida: ahora usaremos la función DataFrame.tz_localize() para localizar el índice tz-naive dado del marco de datos en la zona horaria ‘Europa/Berlín’. 

# Let's find out the current timezone
# of the given dataframe
print(df.index)
 
# Let's localize the timezone of the
# dataframe index to 'Europe / Berlin'
df = df = df.tz_localize(tz = 'Europe / Berlin')
 
# Let's find out the current timezone
# of the given dataframe
print(df.index)

Salida: como podemos ver en la salida, la función DataFrame.tz_localize() ha localizado con éxito el índice tz-naive del marco de datos dado en la zona horaria de destino.   Ejemplo #2: use la función DataFrame.tz_localize() para localizar el índice tz-naive del marco de datos dado. El índice del marco de datos dado es un índice múltiple. 

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({'Weight':[45, 88, 56, 15, 71],
                   'Name':['Sam', 'Andrea', 'Alex', 'Robin', 'Kia'],
                   'Age':[14, 25, 55, 8, 21]})
 
# Create the MultiIndex
index_ = pd.MultiIndex.from_product([['Date'], pd.date_range('2010-10-09 08:45', periods = 5, freq ='H')],
           names =['Level 1', 'Level 2'])
 
# Set the index
df.index = index_
 
# Print the DataFrame
print(df)

Salida: ahora usaremos la función DataFrame.tz_localize() para localizar el índice tz-naive del marco de datos dado en ‘US/Central’. 

# Let's find out the current timezone
# of the Level 1 of the given dataframe
print(df.index[1])
 
# Let's localize the timezone of the
# level 1 of the dataframe to 'US / Central'
df = df.tz_localize(tz = 'US / Central', level = 1)
 
# Let's find out the current timezone
# of the level 1 of the given dataframe
print(df.index[1])

Salida: como podemos ver en la salida, la función DataFrame.tz_localize() ha localizado con éxito el índice tz-naive del marco de datos dado en ‘US/Central’.