为啥 Pandas 不会产生不明确的时间错误？

Posted 2023-03-24

【中文标题】为啥 Pandas 不会产生不明确的时间错误？

【英文标题】：Why Doesn't Pandas Produce an Ambiguous Time Error?为什么 Pandas 不会产生不明确的时间错误？

【发布时间】：2017-05-23 23:23:06

【问题描述】：

2016 年daylight savings time 开始于美国东部时间2am on 2016-03-13，结束于2am on 2016-11-06。所以，2016-03-13 02:30:00 不是一个有效的时间戳，2016-11-06 01:30:00 出现了两次。

我希望这段代码会抛出关于时间不明确和不存在的错误，但它不会：

from pandas import Timestamp

no_such_time = "2016-03-13 02:30:00"
ambiguous_time = "2016-11-06 01:30:30"
est = 'US/Eastern'
utc = 'UTC'

ts1 = Timestamp(no_such_time, tz=est).tz_convert(utc)
ts2 = Timestamp(ambiguous_time, tz=est).tz_convert(utc)

为什么 Pandas 将这两个时间都视为有效时间？

我正在使用 Pandas 0.14.1。

【参考方案1】：

在这段代码中：

ts1 = pd.Timestamp(no_such_time, tz=est)
ts2 = pd.Timestamp(ambiguous_time, tz=est)

pandas 会将这两个时间都转换为时区感知时间戳。它似乎在没有意识到潜在问题的情况下这样做（IE，它是非常宽容的）。转换后，时间戳已在内部以 UTC 格式存储，并带有关联的时区。因此，随后对tz_convert 的调用将正常工作：

ts1 = pd.Timestamp(no_such_time, tz=est).tz_convert(utc)
ts2 = pd.Timestamp(ambiguous_time, tz=est).tz_convert(utc)

如果您确实想确定时间戳是否有误，可以这样做：

ts1 = pd.Timestamp(no_such_time).tz_localize(est)
ts2 = pd.Timestamp(ambiguous_time).tz_localize(est)

在这些情况下，pandas 将分别引发 NonExistentTimeError 和 AmbiguousTimeError。

【讨论】：

因此，如果我正确理解了这个答案，我应该始终安全地在 US/Eastern 和 UTC 之间进行转换？