检查 pandas df 索引是否在过去 30 分钟内有时间（UTC 时间）

Question

我有以下格式的数据框：-

索引为DateTime索引格式，并已排序，间隔为15分钟。我想检查数据框索引是否在过去 30 分钟内具有 DateTime 索引范围。 （UTC 时间）。

示例代码：-

df = pd.DataFrame(columns = ['time','col1','col2'])# Add records to dataframe using the .loc functiondf.loc[0] = [2014,"toyota","corolla"] 
df.loc[1] = ['2021-03-10 17:15:00+00:00',"honda","civic"] 
df.loc[2] = ['2021-03-10 17:30:00+00:00',"honda","civic"] 
df.loc[3] = ['2021-03-10 17:45:00+00:00',"honda","civic"] 
df.set_index('time')
df

Answer 1

在您的示例代码中，将最后一条语句设置索引修改如下：

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df = df.set_index('time')

然后，要检查 DateTime 索引范围是否在 UTC 时间从现在起 30 分钟内，您可以使用：

((pd.Timestamp.now(tz='UTC') - df.index[-1]) / pd.Timedelta('1 minute')) < 30 

Output:
 
False

Answer 2

确保本地化到您的时区

idx_max = df.index.max().tz_localize('America/Los_Angeles').tz_convert('UTC')
utc_30 = pd.Timestamp.utcnow() - pd.offsets.Minute(30)

idx_max > utc_30

如果您的索引已经有一个时区，那么您可以跳过tz_localize

idx_max = df.index.max().tz_convert('UTC')
utc_30 = pd.Timestamp.utcnow() - pd.offsets.Minute(30)

idx_max > utc_30

您可以使用

获取可能的时区列表

import pytz

pytz.country_timezones('US')

无论你在哪个国家。