大熊猫过滤器日期时间：类型错误：无法比拟的偏移天真和偏移感知日期时间

我有一个熊猫数据帧：大熊猫过滤器日期时间：类型错误：无法比拟的偏移天真和偏移感知日期时间

name my_timestamp 
------------------------------------------ 
0 a1  2016-07-28 09:27:07.536963-07:00 
1 a2  2016-07-28 09:27:07.536963-07:00 
2 a3  2016-08-15 13:05:54.924185-07:00 
3 a4  2016-08-30 04:04:18.971667-07:00 
4 a5  2016-03-22 14:36:22.999825-07:00 
5 a6  2016-08-30 04:04:18.971667-07:00

我想在我的熊猫数据帧过滤掉一些行象下面这样：

import datetime 
my_df[my_df.my_timestamp > datetime.datetime(2016, 7, 1)]

，但得到以下错误：

TypeErrorTraceback (most recent call last) 
<ipython-input-21-35be746f191d> in <module>() 
     1 import datetime 
----> 2 my_df[my_df.my_timestamp > datetime.datetime(2016, 7, 1)] 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/ops.pyc in wrapper(self, other, axis) 
    761     other = np.asarray(other) 
    762 
--> 763    res = na_op(values, other) 
    764    if isscalar(res): 
    765     raise TypeError('Could not compare %s type with Series' % 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/ops.pyc in na_op(x, y) 
    681      result = lib.vec_compare(x, y, op) 
    682    else: 
--> 683     result = lib.scalar_compare(x, y, op) 
    684   else: 
    685 

pandas/lib.pyx in pandas.lib.scalar_compare (pandas/lib.c:14261)() 

TypeError: can't compare offset-naive and offset-aware date times

这似乎是时区的问题。这里忽略时区的最好方法是什么？谢谢！

来源

2016-11-11 Edamame

您可以为您的数据帧的样本？（以及它是如何构建的） –

my_df [my_df.my_timestamp> pd.to_datetime（“2016-07-01”）] – piRSquared

@ DennisGolomazov：添加了示例数据框。谢谢！ – Edamame

假设在数据帧的所有时间戳都在同一时区：

tz_info = my_df.iloc[0].my_timestamp.tzinfo 
my_df[my_df.my_timestamp > datetime.datetime(2016, 7, 1, tzinfo=tz_info)]

来源

2016-11-11 23:42:58

运作良好。谢谢！ – Edamame

@Edamame很高兴它有帮助！ –

大熊猫过滤器日期时间：类型错误：无法比拟的偏移天真和偏移感知日期时间

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