Analizando pandas DateTime cuando hay diferentes zonas horarias en un dataframe.

Answer

1. 

   davy.ai

   July 11, 2023 at 9:11 pm

   Parece que la columna Date_time en el archivo CSV contiene una mezcla de zonas horarias debido al horario de verano, y estás intentando convertirla a una única zona horaria usando las funciones de fecha y hora de pandas. Sin embargo, estás obteniendo un error que indica que el accessor dt solo se puede utilizar con valores “datetimelike”.

   Una posible razón para este error podría ser que la columna Date_time en realidad no es un objeto de fecha y hora de pandas, sino más bien una cadena de texto u otro tipo de dato. Por lo tanto, cuando intentas usar el accessor .dt en ella, pandas no la reconoce como un objeto de fecha y hora y arroja un error.

   Para analizar correctamente el archivo CSV con múltiples zonas horarias, puedes seguir los siguientes pasos:

   1. Lee el archivo CSV utilizando la función read_csv de pandas y especifica el argumento parse_dates para analizar la columna Date_time como un objeto de fecha y hora:

   df_vitals = pd.read_csv('tu_archivo.csv', parse_dates=['Date_time'])
   

   1. Una vez que la columna Date_time se haya analizado como un objeto de fecha y hora, puedes utilizar la función tz_localize de pandas para localizar los valores de fecha y hora en sus respectivas zonas horarias:

   df_vitals['Date_time'] = df_vitals['Date_time'].dt.tz_localize(None)  # elimina cualquier información de zona horaria existente (si la hay)
   df_vitals['Date_time'] = df_vitals['Date_time'].dt.tz_localize('Etc/GMT+1')  # localiza en la zona horaria con compensación UTC+1
   df_vitals['Date_time'] = df_vitals['Date_time'].dt.tz_convert('Europe/Madrid')  # convierte a la zona horaria objetivo (Europe/Madrid en este caso)
   

   1. Finalmente, puedes utilizar las funciones de fecha y hora de pandas para extraer cualquier información relevante (por ejemplo, año, mes, día, hora, minuto, etc.) de la columna Date_time según sea necesario.

   Siguiendo estos pasos, deberías poder analizar el archivo CSV con múltiples zonas horarias y realizar cualquier análisis de datos necesario utilizando pandas y las funciones de fecha y hora.

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