Pandas DatetimeIndex von MongoDB ISODate

Ich konnte den Fehler mit folgenden Daten reproduzieren:

idx0 = pd.date_range('2011-11-11', periods=4)
idx1 = idx0.tz_localize(tz.tzutc())
idx2 = idx1.tz_convert(tz.tzlocal())
df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4])

df.groupby(idx2).sum()
Out[20]: 
                           0
1970-01-01 00:00:00-05:00  9
2011-11-10 19:00:00-05:00  1

Es ist ein Fehler tief im Pandas-Code, der sich ausschließlich auf tz.tzlocal() bezieht . Es manifestiert sich auch in:

idx2.tz_localize(None)
Out[27]: 
DatetimeIndex(['2011-11-10 19:00:00', '1970-01-01 00:00:00',
               '1970-01-01 00:00:00', '1970-01-01 00:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

Sie können eine der folgenden Lösungen verwenden:

• verwende explizit deine Zeitzone als String:

  idx2 = idx1.tz_convert(tz='Europe/Dublin')
  df.groupby(idx2).sum()
  Out[29]: 
                             0
  2011-11-11 00:00:00+00:00  1
  2011-11-12 00:00:00+00:00  2
  2011-11-13 00:00:00+00:00  3
  2011-11-14 00:00:00+00:00  4
  

  oder wenn es nicht funktioniert:

  idx2 = idx1.tz_convert(tz.gettz('Europe/Dublin'))
  

• Konvertiere es in ein Objekt:

  df.groupby(idx2.astype(object)).sum()
  Out[32]: 
                             0
  2011-11-10 19:00:00-05:00  1
  2011-11-11 19:00:00-05:00  2
  2011-11-12 19:00:00-05:00  3
  2011-11-13 19:00:00-05:00  4
  

Grundsätzlich kann mit tz=tz.local() in etwas anderes als DatetimeIndex konvertiert werden sollte funktionieren.

BEARBEITEN: Dieser Fehler wurde gerade auf pandas github behoben. Der Fix wird in der Pandas-Version 0.19 verfügbar sein.