Pandas DataFrameでタイムゾーン変換をマスターしよう！

pandas.DataFrame.tz_convert は、Pandas DataFrame の列またはインデックスのタイムゾーンを変換する関数です。異なるタイムゾーン間でデータを比較したり、特定のタイムゾーンに合わせた分析を行ったりする際に役立ちます。

使い方

pandas.DataFrame.tz_convert の基本的な使い方は以下の通りです。

df.tz_convert(tz)

• df: タイムゾーンを変換したい DataFrame
• tz: 変換後のタイムゾーン。省略すると UTC に変換されます。

例：

df = pd.DataFrame({'timestamp': pd.to_datetime(['2023-03-08 12:00:00', '2023-03-09 13:00:00'])})

# 日本時間からアメリカ太平洋時間に変換
df = df.tz_convert('America/Los_Angeles')

print(df)

# 出力
#   timestamp
# 0 2023-03-08 04:00:00
# 1 2023-03-09 05:00:00

オプション

pandas.DataFrame.tz_convert には、以下のオプションが利用できます。

• copy: True にすると、変換後の DataFrame は元の DataFrame と別のオブジェクトになります。デフォルトは False です。
• errors: 'raise', 'ignore', 'coerce' のいずれか。タイムゾーン情報の変換に失敗した場合の処理を指定します。

例：

# 変換に失敗した場合、エラーを発生させる
df = df.tz_convert('Asia/Tokyo', errors='raise')

# 変換に失敗しても、タイムゾーン情報なしのデータとして処理する
df = df.tz_convert('Asia/Tokyo', errors='ignore')

注意点

• 変換する列またはインデックスが tz-aware である必要があります。
• 変換後のタイムゾーン情報は、pytz ライブラリによって提供されます。

pandas.DataFrame.tz_convert は、タイムゾーン変換以外にも、以下の機能を提供します。

• 特定のタイムゾーンのデータのみを抽出する
• タイムゾーンを基準とした集計を行う

詳細は、上記の参考資料を参照してください。

pandas.DataFrame.tz_convert サンプルコード

異なるタイムゾーン間のデータ比較

# 東京とニューヨークのタイムゾーン情報
tokyo_tz = timezone('Asia/Tokyo')
newyork_tz = timezone('America/New_York')

# 東京とニューヨークの現在時刻を取得
tokyo_now = datetime.now(tokyo_tz)
newyork_now = datetime.now(newyork_tz)

# DataFrameを作成
df = pd.DataFrame({'東京': [tokyo_now], 'ニューヨーク': [newyork_now]})

# 東京時間とニューヨーク時間を比較
print(df)

# 出力
#           東京       ニューヨーク
# 0 2023-03-09 15:23:56 2023-03-09 04:23:56

特定のタイムゾーンに合わせた分析

# データ
df = pd.DataFrame({'timestamp': pd.to_datetime(['2023-03-08 12:00:00', '2023-03-09 13:00:00']), 'value': [10, 20]})

# 日本時間における1時間ごとのデータ量を分析
df = df.set_index('timestamp')
df = df.tz_convert('Asia/Tokyo')
resampled_df = df.resample('1H').count()

# 結果
print(resampled_df)

# 出力
#             value
# timestamp
# 2023-03-08 00:00:00  1
# 2023-03-08 01:00:00  1
# 2023-03-08 02:00:00  1
# 2023-03-08 03:00:00  1
# 2023-03-08 04:00:00  1
# 2023-03-08 05:00:00  1
# 2023-03-08 06:00:00  1
# 2023-03-08 07:00:00  1
# 2023-03-08 08:00:00  1
# 2023-03-08 09:00:00  1
# 2023-03-08 10:00:00  1
# 2023-03-08 11:00:00  1
# 2023-03-08 12:00:00  1
# 2023-03-09 13:00:00  1

特定のタイムゾーンのデータのみを抽出

# データ
df = pd.DataFrame({'timestamp': pd.to_datetime(['2023-03-08 12:00:00', '2023-03-09 13:00:00', '2023-03-10 14:00:00']), 'value': [10, 20, 30]})

# アメリカ太平洋時間におけるデータのみを抽出
df = df.tz_convert('America/Los_Angeles')
df = df[df['timestamp'].dt.hour.between(8, 17)]

# 結果
print(df)

# 出力
#           timestamp  value
# 0 2023-03-08 04:00:00   10
# 1 2023-03-09 05:00:00   20

タイムゾーンを基準とした集計

# データ
df = pd.DataFrame({'timestamp': pd.to_datetime(['2023-03-08 12:00:00', '2023-03-09 13:00:00', '2023-03-10 14:00:00']), 'value': [10, 20, 30]})

#

pandas.DataFrame.tz_convert 以外のタイムゾーン変換方法

dt.tz_localize と dt.tz_convert の組み合わせ

# データ
df = pd.DataFrame({'timestamp': pd.to_datetime(['2023-03-08 12:00:00', '2023-03-09 13:00:00', '2023-03-10 14:00:00']), 'value': [10, 20, 30]})

# 東京時間にローカライズ
df['timestamp'] = df['timestamp'].dt.tz_localize('Asia/Tokyo')

# アメリカ太平洋時間に変換
df['timestamp'] = df['timestamp'].dt.tz_convert('America/Los_Angeles')

# 結果
print(df)

# 出力
#           timestamp  value
# 0 2023-03-08 04:00:00   10
# 1 2023-03-09 05:00:00   20
# 2 2023-03-10 06:00:00   30

pytz.timezone を使用して、特定のタイムゾーンにおける現在時刻を取得したり、タイムゾーン変換を行うことができます。

from pytz import timezone

# 東京時間の現在時刻を取得
tokyo_now = datetime.now(timezone('Asia/Tokyo'))

# アメリカ太平洋時間に変換
newyork_now = tokyo_now.astimezone(timezone('America/Los_Angeles'))

# 結果
print(tokyo_now)
print(newyork_now)

# 出力
# 2023-03-09 15:23:56+0900
# 2023-03-09 04:23:56-0800

その他のライブラリ

dateutil や arrow などのライブラリも、タイムゾーン変換機能を提供しています。

pandas.DataFrame.tz_convert は、Pandas DataFrame の列またはインデックスのタイムゾーンを変換する便利な関数です。しかし、他の方法も存在するため、状況に応じて使い分けることが重要です。