to_datetime month google from convert pandas timezone

google - pandas get month from datetime



usando la zona horaria en pandas to_datetime (1)

Puede usar tz_localize y luego tz_convert :

start = pd.to_datetime(''2015-02-24'') rng = pd.date_range(start, periods=10) df = pd.DataFrame({''Date'': rng, ''a'': range(10)}) df.Date = df.Date.dt.tz_localize(''UTC'').dt.tz_convert(''Asia/Kolkata'') print (df) Date a 0 2015-02-24 05:30:00+05:30 0 1 2015-02-25 05:30:00+05:30 1 2 2015-02-26 05:30:00+05:30 2 3 2015-02-27 05:30:00+05:30 3 4 2015-02-28 05:30:00+05:30 4 5 2015-03-01 05:30:00+05:30 5 6 2015-03-02 05:30:00+05:30 6 7 2015-03-03 05:30:00+05:30 7 8 2015-03-04 05:30:00+05:30 8 9 2015-03-05 05:30:00+05:30 9

Trabajando con zonas horarias .

Si es necesario, solo agregue Timedelta :

df.Date = df.Date + pd.Timedelta(''05:30:00'') print (df) Date a 0 2015-02-24 05:30:00 0 1 2015-02-25 05:30:00 1 2 2015-02-26 05:30:00 2 3 2015-02-27 05:30:00 3 4 2015-02-28 05:30:00 4 5 2015-03-01 05:30:00 5 6 2015-03-02 05:30:00 6 7 2015-03-03 05:30:00 7 8 2015-03-04 05:30:00 8 9 2015-03-05 05:30:00 9

Tengo tiempo de epochs timestamps que uso data.Time_req = pd.to_datetime(data.Time_req) Pero tengo tiempo UTC, necesito +5: 30 en el tiempo dado. ¿Cómo le digo a los pandas que utilicen ''IST'' zona horaria ''IST'' o solo 5 5hrs 30 mins más de lo que me muestra actualmente? p.ej. 7 hrs deben convertirse en 12:30 hrs y así sucesivamente.