Метод tz_localize

Метод tz_localize применяется к Series или DataFrame с datetime-данными через аксессор dt и позволяет назначить часовой пояс для временных меток, которые его не имеют. Метод принимает обязательный параметр tz с названием часового пояса. Также можно указать параметр ambiguous для разрешения неоднозначных моментов времени и nonexistent для обработки несуществующих моментов при переходе на летнее время.

Синтаксис

ser.dt.tz_localize(tz, ambiguous='raise', nonexistent='raise')

Пример

Давайте назначим часовой пояс 'Europe/Moscow' для наивных временных меток:

import pandas as pd

ser = pd.Series(pd.date_range('2026-01-01', periods=3, freq='D'))
res = ser.dt.tz_localize('Europe/Moscow')
print(res)

Результат выполнения кода:

0   2026-01-01 00:00:00+03:00
1   2026-01-02 00:00:00+03:00
2   2026-01-03 00:00:00+03:00
dtype: datetime64[ns, Europe/Moscow]

Пример

Давайте назначим часовой пояс для временных меток с учетом летнего времени с использованием параметра ambiguous:

import pandas as pd

ser = pd.Series(pd.date_range('2026-10-25 01:30', periods=3, freq='H'))
res = ser.dt.tz_localize('Europe/Moscow', ambiguous='infer')
print(res)

Результат выполнения кода:

0   2026-10-25 01:30:00+03:00
1   2026-10-25 02:30:00+03:00
2   2026-10-25 03:30:00+03:00
dtype: datetime64[ns, Europe/Moscow]

Пример

Давайте обработаем несуществующий момент времени при переходе на летнее время с помощью параметра nonexistent:

import pandas as pd

ser = pd.Series(pd.date_range('2026-03-29 02:00', periods=3, freq='H'))
res = ser.dt.tz_localize('Europe/Moscow', nonexistent='shift_forward')
print(res)

Результат выполнения кода:

0   2026-03-29 03:00:00+03:00
1   2026-03-29 04:00:00+03:00
2   2026-03-29 05:00:00+03:00
dtype: datetime64[ns, Europe/Moscow]

Смотрите также

метод tz_convert,
который преобразует часовой пояс временных меток
метод tz,
который возвращает информацию о часовом поясе
метод normalize,
который приводит время к полуночи
метод floor,
который округляет время вниз до заданной частоты