Python，Pandas：tz_localize AmbiguousTimeError：无法用非 DST 日期推断 dst 时间

Posted 2023-03-24

【中文标题】Python，Pandas：tz_localize AmbiguousTimeError：无法用非 DST 日期推断 dst 时间

【英文标题】：Python, Pandas: tz_localize AmbiguousTimeError: Cannot infer dst time with non DST dates

【发布时间】：2016-08-13 23:15:11

【问题描述】：

我正在尝试导入一些时间序列数据并将其转换为 UTC，以便我可以将其与另一个数据集合并。此数据似乎有 24 小时数据，没有 DST 调整。 This post 给出了类似的答案，但他们只是放弃了。我需要移动它，以便将它与我的其他数据合并。

当我运行我的代码时：

df = pd.read_csv('http://rredc.nrel.gov/solar/old_data/nsrdb/1991-2010/data/hourly//__solar.csv'.format(723898,723898,1998), usecols=["YYYY-MM-DD", "HH:MM (LST)","Meas Glo (Wh/m^2)","Meas Dir (Wh/m^2)","Meas Dif (Wh/m^2)"])

def clean_time(obj):
    hour = int(obj[0:-3])
    hour = str(hour - 1)
    if len(str(hour)) == 2:
        return hour+":00"
    else:
        return "0" + hour + ":00"

df['HH:MM (LST)'] = df['HH:MM (LST)'].apply(clean_time)
df['DateTime'] = df['YYYY-MM-DD'] + " " + df['HH:MM (LST)']
df = df.set_index(pd.DatetimeIndex(df['DateTime']))
df.drop(["YYYY-MM-DD", "HH:MM (LST)",'DateTime'],axis=1,inplace=True)
df.index = df.index.tz_localize('US/Pacific', ambiguous='infer')

我明白了：

pytz.exceptions.AmbiguousTimeError: Cannot infer dst time from 1998-10-25 01:00:00 as there are no repeated times

如果我离开 ambiguous='raise'（默认），它会给我：

pytz.exceptions.NonExistentTimeError: 1998-04-05 02:00:00

所以我被困在夏令时的开始或结束。

我需要合并很多这样的数据集（多年内的多个站点），所以我不想手动编写代码来转移特定的时间，但我还是个新手，不太清楚我的下一步行动。

感谢您的帮助！

【参考方案1】：

最小再现场景：

from datetime import datetime, timedelta

import pandas as pd


df = pd.DataFrame([[datetime(2019, 10, 27, 0) + timedelta(hours=i), i] for i in range(24)], columns=['dt', 'i']).set_index('dt')
df.index.tz_localize('Europe/Amsterdam', ambiguous='infer')

pytz.exceptions.AmbiguousTimeError: 无法从 2019-10-27 02:00:00 推断 dst 时间，因为没有重复时间

解决方案：手动指定哪些日期时间对象必须被视为 DT（夏令时）或 DST（夏令时）。见documentation。

from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np
import pandas as pd


df = pd.DataFrame([[datetime(2019, 10, 27, 0) + timedelta(hours=i), i] for i in range(24)], columns=['dt', 'i']).set_index('dt')
infer_dst = np.array([False] * df.shape[0])  # all False -> every row considered DT, alternative is True to indicate DST. The array must correspond to the iloc of df.index
df.index.tz_localize('Europe/Amsterdam', ambiguous=infer_dst)  # no error