时间戳减法必须具有相同的时区答案

【问题标题】：Timestamp subtraction must have the same timezones时间戳减法必须具有相同的时区
【发布时间】：2020-07-07 20:20:14
【问题描述】：

我不断收到以下错误：

TypeError：时间戳减法必须具有相同的时区或没有时区

在这一行

df['days_in_Month'].loc[df['Month'] == min_date_Month] = (df['Month_end'] - \
                                                          pd.to_datetime(min_date,format="%Y-%m-%d"))

我的 df['TransactionDate'] 是一列，格式如下 2019-08-23T00:00:00.000Z。我正在 Python3.3.7 上编程。

df['Month'] = df['TransactionDate'].apply(lambda x : str(x)[:7])
df['Month_begin'] = pd.to_datetime(df['Month'], format="%Y-%m") + MonthBegin(0)
df['Month_end'] = pd.to_datetime(df['Month'], format="%Y-%m") + MonthEnd(1)

df['days_in_Month'] = (df['Month_end'] - df['Month_begin'])#.days()
print(df.columns)
print(df)

min_date = df['TransactionDate'].min()
min_date_Month = min_date[:7]

df['days_in_Month'].loc[df['Month'] == min_date_Month] = (df['Month_end'] - \
                                                          pd.to_datetime(min_date,format="%Y-%m-%d"))
df['Month_begin'].loc[df['Month'] == min_date_Month] = pd.to_datetime(min_date,format="%Y-%m-%d")

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe datetime timestamp

【解决方案1】：

问题是日期时间字符串中的 Z 导致日期时间被解释为 utc 时区

但是您的 Month_end 键没有附加任何时区信息，因此它没有与之关联的时区

pandas 不知道如何与这两种不同的事物进行交互，因此您需要从日期时间字符串中删除时区，或者更好地让您的其他日期时间时区了解 UTC。

pandas 让这变得相对容易

Month_end = pandas.to_datetime(month_end_strings,utc=True)

【讨论】：

【解决方案2】：

当你运行你的违规指令时：

pd.to_datetime(min_date, format="%Y-%m-%d")

你会得到：

Timestamp('2019-11-01 00:00:00+0000', tz='UTC')

表示format="%Y-%m-%d"不阻止这个功能从解析 whole 输入字符串，所以结果是 with 时区。

要解析仅日期部分，运行：

pd.to_datetime(min_date[:10])

（即使没有格式）你会得到：

Timestamp('2019-11-01 00:00:00')

没有时区。

但是你的整个指令很奇怪。当您单独运行左侧时：

df['days_in_Month'].loc[df['Month'] == min_date_Month]

你会得到：

0   29 days
Name: days_in_Month, dtype: timedelta64[ns]

但是当你单独运行右手边时：

df['Month_end'] - pd.to_datetime(min_date[:10])

你会得到：

0    29 days
1    60 days
2    91 days
3   120 days
Name: Month_end, dtype: timedelta64[ns]

因此您尝试将整列保存在单个单元格下。

也许这条指令应该是：

df['days_in_Month'] =  df['Month_end'] - pd.to_datetime(min_date[:10])

改为？

还有一句话：您的 days_in_Month 列实际上是 timedelta64 类型，而不是天数。

要获得每个月的天数（作为整数），您应该运行：

df['days_in_Month'] = (df['Month_end'] - df['Month_begin']).dt.days + 1

请注意，例如2019-11-01 和 2019-11-30 的区别是 29 天，而 11 月有 30 天。

【讨论】：