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sql-server - 如何将 UTC 指定为 Pandas.read_sql

问题描述

我有一个日期为 UTC 的 SQL Server 表。

CREATE TABLE [dbo].[MyTable]
(
    [utcDT] [datetime2](7) NOT NULL,
    [Rate] [float] NULL
) ON [PRIMARY]

utcDT                       Rate
-------------------------------------
2012-05-30 20:07:00.0000000 1.237025
2013-09-02 10:55:00.0000000 1.322
2011-06-10 18:46:00.0000000 1.434335
2013-06-13 20:55:00.0000000 1.33736
2016-01-08 04:13:00.0000000 1.088215

询问：

sql_query = "SELECT * FROM [dbo].[MyTable] WHERE [utcDT} >= '2020-01-01'"
connection = pyodbc.connect(connection__DATA)
data = pd.read_sql(sql_query, connection,index_col='utcDT',parse_dates=True)
    print(data.index)
    print(data.dtypes)
    print(data.info())

DatetimeIndex(['2020-11-06 21:07:00', '2020-11-06 21:08:00',
               '2020-11-06 21:09:00', '2020-11-06 21:10:00',
               '2020-11-06 21:11:00', '2020-11-06 21:12:00',
               '2020-11-06 21:13:00', '2020-11-06 21:14:00',
               '2020-11-06 21:15:00', '2020-11-06 21:16:00',
               ...
               '2020-11-17 23:50:00', '2020-11-17 23:51:00',
               '2020-11-17 23:52:00', '2020-11-17 23:53:00',
               '2020-11-17 23:54:00', '2020-11-17 23:55:00',
               '2020-11-17 23:56:00', '2020-11-17 23:57:00',
               '2020-11-17 23:58:00', '2020-11-17 23:59:00'],
              dtype='datetime64[ns]', name='utcDT', length=10000, freq=None)
Rate    float64
dtype: object
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 10000 entries, 2020-11-06 21:07:00 to 2020-11-17 23:59:00
Data columns (total 1 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   Rate  10000 non-null  float64
dtypes: float64(1)

如何确保 pandas 将这些读取为 UTC？

标签： sql-serverpython-3.xpandas

解决方案

为什么不像 Pandas 那样读取数据，然后快速清理以获得您想要的数据？只需创建一个新列，以便您的日期时间对象能够识别时区。

您的输出有些令人困惑，所以我无法判断data['utcDT']是 DatetimeIndex 还是带有 datetime 对象的标准系列。在任何情况下，您都想使用tz_localize()（请参阅文档）。

如果是 DatetimeIndex，则

data["utcDTtz"] = data["utcDT"].tz_localize(tz="UTC")

或者如果只是日期时间对象，那么

data["utcDTtz"] = data["utcDT"].dt.tz_localize(tz="UTC")

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