दिए गए डेटाफ्रेम के लिए एशियाई टाइमज़ोन को लोकलाइज़ करने के लिए पायथन प्रोग्राम लिखें

मान लें, आपके पास एक टाइम सीरीज है और एशियाई टाइम ज़ोन को लोकलाइज़ करने का परिणाम:

Index is: DatetimeIndex(['2020-01-05 00:30:00+05:30', '2020-01-12 00:30:00+05:30',
                         '2020-01-19 00:30:00+05:30', '2020-01-26 00:30:00+05:30',
                         '2020-02-02 00:30:00+05:30'],
                        dtype='datetime64[ns, Asia/Calcutta]', freq='W-SUN')

समाधान

• एक डेटाफ्रेम परिभाषित करें

• pd.date_range() फ़ंक्शन का उपयोग करके टाइम सीरीज बनाएं, start को '2020-01-01 00:30', periods=5, freq='W', tz='Asia/Calcutta' के रूप में सेट करें और इसे time_index के रूप में स्टोर करें।

time_index = pd.date_range('2020-01-01 00:30', periods=5, freq='W', tz='Asia/Calcutta')

• लोकलाइज़्ड टाइम ज़ोन को time_index से स्टोर करने के लिए df.index सेट करें

df.index = time_index

• अंत में लोकलाइज़्ड टाइमज़ोन प्रिंट करें

उदाहरण

बेहतर समझ के लिए निम्न कोड देखें:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Id':[1,2,3,4,5], 'City':['Mumbai','Pune','Delhi','Chennai','Kolkata']})
time_index = pd.date_range('2020-01-01 00:30', periods=5, freq='W', tz='Asia/Calcutta')
df.index = time_index
print("DataFrame is:\n", df)
print("Index is:\n", df.index)

आउटपुट

DataFrame is:
                     Id  City
2020-01-05 00:30:00+05:30  1  Mumbai
2020-01-12 00:30:00+05:30  2  Pune
2020-01-19 00:30:00+05:30  3  Delhi
2020-01-26 00:30:00+05:30  4  Chennai
2020-02-02 00:30:00+05:30  5  Kolkata

Index is: DatetimeIndex(['2020-01-05 00:30:00+05:30', '2020-01-12 00:30:00+05:30',
                         '2020-01-19 00:30:00+05:30', '2020-01-26 00:30:00+05:30',
                         '2020-02-02 00:30:00+05:30'],
                        dtype='datetime64[ns, Asia/Calcutta]', freq='W-SUN')