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.