为了回答我自己的问题，此功能已同时添加到了熊猫中。 从pandas 0.15.0
开始，您可以使用
tz_localize(None)删除导致当地时间的时区。
请参阅whatsnew条目：http :
//pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/whatsnew.html#timezone-handling-
improvements
所以从上面的例子来看：
In [4]: t = pd.date_range(start="2013-05-18 12:00:00", periods=2, freq='H', tz= "Europe/Brussels")In [5]: tOut[5]: DatetimeIndex(['2013-05-18 12:00:00+02:00', '2013-05-18 13:00:00+02:00'], dtype='datetime64[ns, Europe/Brussels]', freq='H')
使用
tz_localize(None)会删除时区信息，从而导致 天真的本地时间 ：
In [6]: t.tz_localize(None)Out[6]: DatetimeIndex(['2013-05-18 12:00:00', '2013-05-18 13:00:00'], dtype='datetime64[ns]', freq='H')
此外，您还可以使用
tz_convert(None)删除时区信息，但转换为UTC，这样就产生了 朴素的UTC时间 ：
In [7]: t.tz_convert(None)Out[7]: DatetimeIndex(['2013-05-18 10:00:00', '2013-05-18 11:00:00'], dtype='datetime64[ns]', freq='H')
这比解决方案 性能 更高
datetime.replace：
In [31]: t = pd.date_range(start="2013-05-18 12:00:00", periods=10000, freq='H', tz="Europe/Brussels")In [32]: %timeit t.tz_localize(None)1000 loops, best of 3: 233 µs per loopIn [33]: %timeit pd.DatetimeIndex([i.replace(tzinfo=None) for i in t])10 loops, best of 3: 99.7 ms per loop
