2025-07-18 Python时区转换实战:用pytz优雅处理跨时区问题 Python时区转换实战:用pytz优雅处理跨时区问题 一、为什么需要专业的时区处理?在全球化应用中,时间数据常需跨时区展示。原生Python的datetime模块虽能处理时间,但存在两大痛点: 1. 原生datetime对象是"时区无知"(timezone-naive)的 2. 无法自动处理夏令时(DST)等复杂时区规则python from datetime import datetime now = datetime.now() # 时区无知对象,危险!二、pytz核心功能解析pytz库提供时区数据库(Olson时区数据库)的Python接口,支持500+时区规则。先通过pip安装:bash pip install pytz2.1 创建时区感知对象正确处理时区的第一步是创建"时区感知"(timezone-aware)对象:python import pytz from datetime import datetime正确方式:创建UTC时区感知对象utc_now = datetime.now(pytz.UTC)创建特定时区对象nytz = pytz.timezone('America/NewYork') nytime = da... 2025年07月18日 1 阅读 0 评论
2025-07-16 用Python玩转时间序列:Pandas时序分析完全指南 用Python玩转时间序列:Pandas时序分析完全指南 一、为什么时间序列如此重要?记得刚入行数据分析时,我接到的第一个任务就是分析某电商平台的销售波动。当看到数据中那个"2023-01-01"的日期字段时,才意识到时间序列分析远不只是简单的折线图。时间戳里藏着用户行为模式、系统负载规律甚至金融市场脉搏,而Pandas正是解开这些秘密的钥匙。二、Pandas时间序列基础操作2.1 时间戳的创建与转换python import pandas as pd从字符串创建时间戳datestr = "2023-07-15 14:30:00" timestamp = pd.todatetime(date_str) print(f"时区感知:{timestamp.tz is None}") # 输出False表示无时区生成时间范围daterng = pd.daterange(start='1/1/2023', end='1/08/2023', freq='D')踩坑提醒:处理国际数据时务必注意时区问题,建议先用tz_localize设置时区,再用tz_convert转换。2.2 重采样(resample)实战某气象站每小时采集的温度数据:pytho... 2025年07月16日 7 阅读 0 评论