MongoDB ISODate से पांडस डेटाटाइमइंडेक्स

मैं निम्नलिखित डेटा के साथ त्रुटि को पुन:उत्पन्न करने में सक्षम था:

idx0 = pd.date_range('2011-11-11', periods=4)
idx1 = idx0.tz_localize(tz.tzutc())
idx2 = idx1.tz_convert(tz.tzlocal())
df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4])

df.groupby(idx2).sum()
Out[20]: 
                           0
1970-01-01 00:00:00-05:00  9
2011-11-10 19:00:00-05:00  1

यह पांडा कोड में एक गहरी बग है, जो विशेष रूप से tz.tzlocal() . से संबंधित है . यह स्वयं में भी प्रकट होता है:

idx2.tz_localize(None)
Out[27]: 
DatetimeIndex(['2011-11-10 19:00:00', '1970-01-01 00:00:00',
               '1970-01-01 00:00:00', '1970-01-01 00:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

आप निम्न में से किसी भी समाधान का उपयोग कर सकते हैं:

• एक स्ट्रिंग के रूप में अपने समय क्षेत्र का स्पष्ट रूप से उपयोग करें:

  idx2 = idx1.tz_convert(tz='Europe/Dublin')
  df.groupby(idx2).sum()
  Out[29]: 
                             0
  2011-11-11 00:00:00+00:00  1
  2011-11-12 00:00:00+00:00  2
  2011-11-13 00:00:00+00:00  3
  2011-11-14 00:00:00+00:00  4
  

  या अगर यह काम नहीं करता है:

  idx2 = idx1.tz_convert(tz.gettz('Europe/Dublin'))
  

• इसे किसी वस्तु में बदलें:

  df.groupby(idx2.astype(object)).sum()
  Out[32]: 
                             0
  2011-11-10 19:00:00-05:00  1
  2011-11-11 19:00:00-05:00  2
  2011-11-12 19:00:00-05:00  3
  2011-11-13 19:00:00-05:00  4
  

मूल रूप से, tz=tz.local() . के साथ डेटाटाइमइंडेक्स के अलावा किसी और चीज़ में कनवर्ट करना काम करना चाहिए।

संपादित करें: यह बग पांडा जीथब पर अभी तय किया गया है। फिक्स पांडा 0.19 रिलीज में उपलब्ध होगा।