暧昧时错误大熊猫

df['first_timestamp'] = pd.to_datetime(df['first_timestamp']).dt.tz_localize('US/Central', ambiguous='infer') 
df['second_timestamp'] = pd.to_datetime(df['second_timestamp']).dt.tz_localize('US/Central', ambiguous='infer')

AmbiguousTimeError：2014年11月2日1时02分14秒暧昧时错误大熊猫

这些时间戳是来自不包括时区csv文件。如果可能，我想在将它加载到我的数据库之前添加时区。有没有我做错了代码的模糊部分？我仍然收到错误。

来源

2017-05-09 trench

该日期时间在中央时间存在两次，例如，看到here：

Nov 2, 2014 - Daylight Saving Time Ended
When local daylight time was about to reach
Sunday, November 2, 2014, 2:00:00 am clocks were turned backward 1 hour to
Sunday, November 2, 2014, 1:00:00 am local standard time instead
Sunrise and sunset was about 1 hour earlier on Nov 2, 2014 than the day before. There was more light in the morning.

如果这些实际上是UTC，你应该从UTC本地化：

In [11]: pd.Series([pd.Timestamp("2014-11-02 01:02:14 UTC")]).dt.tz_convert('US/Central') 
Out[11]: 
0 2014-11-01 20:02:14-05:00 
dtype: datetime64[ns, US/Central]

或传真到了模棱两可的标志（而不是'infer'）只选择一个：

In [12]: pd.Series([pd.Timestamp("2014-11-02 01:02:14")]).dt.tz_localize('US/Central', ambiguous=True) 
Out[12]: 
0 2014-11-02 01:02:14-05:00 
dtype: datetime64[ns, US/Central]

来源

2017-05-09 20:44:27

实际数据是（或应该）在中央时间，所以我无法从UTC本地化。通过设置True，这会为那些有问题的行添加时区？嗯，我想这可以工作 - 我怀疑这很重要。另外一个选项是我添加另一个名为'utc_offset'的'％z'，但是ambiguous ='NaT'，所以如果有问题，utc_offset列是空白的。 – trench

@trench重点是在这些时候你不知道实际的时间（因为那个时候的时区_s_ ambigious），最有可能的最好的办法就是挑一个！ :) –

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