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Pandas DatetimeIndex do MongoDB ISODate


Consegui reproduzir o erro com os seguintes dados:
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

É um bug profundo no código do pandas, relacionado exclusivamente a tz.tzlocal() . Manifesta-se também em:
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')

Você pode usar qualquer uma das seguintes soluções:

  • use explicitamente seu fuso horário como uma 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
    

    ou se não funcionar:
    idx2 = idx1.tz_convert(tz.gettz('Europe/Dublin'))
    

  • convertê-lo em um objeto:
    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
    

Basicamente, converter para qualquer outra coisa que não DatetimeIndex com tz=tz.local() Deveria trabalhar.

EDITAR: Este bug foi corrigido apenas no github pandas. A correção estará disponível na versão 0.19 do pandas.