Изменение часа и NonExistentTimeError: 2019-03-31 01: 50: 24.455000

Question

Вот мой код

data = result["Document"]
df = pd.DataFrame(data)


df["Created"] = pd.to_datetime(df["Created"])

df["Created"] = pd.to_datetime(df["Created"],errors='coerce').dt.tz_localize('Europe/London').dt.tz_convert('Europe/Paris')
#print(df)hour
df['Created'] = df['Created'].dt.date

df["Barcode"] = df["Barcode"].astype(str)
fig, ax = plt.subplots()

myFmt = mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M')
ax.xaxis.set_major_formatter(myFmt)

df1 = df.groupby(["Created"])["Tag"].count().reset_index()
df2 = df[df["Tag"] == "DISPLAY"].groupby(["Created"])["Tag"].count().reset_index()
plt.plot(df2['Created'],df2['Tag'])
plt.plot(df1['Created'],df1['Tag'])
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.figure(figsize=(30,20))
plt.show()

Проблема в том, что у меня есть hpur, которого не существует:

 2019-03-31 01:50:24.455000

С изменением часа эта дата не существует во Франции.

Так вот почему он падает.

Как преобразовать дату с учетом этого?

Привет

Answer 1

Решение: обновите pandas до версии 0.24.2, затем используйте несуществующий аргумент для tz_localize, как показано здесь:

df = pd.DataFrame()
df['Created'] = ["2019-03-31 01:50:24.455000"]
df["Created"] = pd.to_datetime(df["Created"],errors='coerce').dt.tz_localize('Europe/London', nonexistent='shift_forward').dt.tz_convert('Europe/Paris')

Более подробные параметры смещения см. Здесь: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.dt.tz_localize.html