Метод tz_convert

Метод tz_convert применяется к Series с типом datetime через аксессор dt и преобразует временные метки из одного часового пояса в другой. Первым параметром передаётся название целевого часового пояса. Метод требует, чтобы исходная серия уже имела заданный часовой пояс, иначе необходимо предварительно использовать метод tz_localize.

Синтаксис

ser.dt.tz_convert(tz)

Пример

Давайте создадим серию с временными метками в часовом поясе UTC и преобразуем её в московское время:

import pandas as pd

ser = pd.Series(
	pd.date_range('2026-01-01 12:00:00', periods=3, freq='h')
).dt.tz_localize('UTC')
res = ser.dt.tz_convert('Europe/Moscow')
print(res)

Результат выполнения кода:

0   2026-01-01 15:00:00+03:00
1   2026-01-01 16:00:00+03:00
2   2026-01-01 17:00:00+03:00
dtype: datetime64[ns, Europe/Moscow]

Пример

Преобразуем время из нью-йоркского часового пояса в лондонский:

import pandas as pd

ser = pd.Series(
	pd.date_range('2026-06-01 09:00:00', periods=2, freq='h')
).dt.tz_localize('America/New_York')
res = ser.dt.tz_convert('Europe/London')
print(res)

Результат выполнения кода:

0   2026-06-01 14:00:00+01:00
1   2026-06-01 15:00:00+01:00
dtype: datetime64[ns, Europe/London]

Пример

Если серия не содержит информации о часовом поясе, метод tz_convert вызовет ошибку. Сначала необходимо использовать метод tz_localize:

import pandas as pd

ser = pd.Series(
	pd.date_range('2026-01-01 10:00:00', periods=2)
)
# ser.dt.tz_convert('Europe/Moscow')  # ошибка
ser = ser.dt.tz_localize('UTC')
res = ser.dt.tz_convert('Asia/Tokyo')
print(res)

Результат выполнения кода:

0   2026-01-01 19:00:00+09:00
1   2026-01-01 20:00:00+09:00
dtype: datetime64[ns, Asia/Tokyo]

Смотрите также

метод tz_localize,
который назначает часовой пояс временным меткам
атрибут tz,
который возвращает текущий часовой пояс серии
атрибут year,
который возвращает год из временных меток
метод normalize,
который приводит время к полуночи