Pd.to_datetime() показывает два разных вывода даты и времени в пандах 1.5 и 2.2? ⇐ Python

[Anonymous]

Может ли кто-нибудь объяснить, почему одна и та же функция выдает две разные сети с одинаковыми входными данными?

Одна среда протестирована с помощью pandas==1.5.3, а другая pandas=2.2.0< /code>.

Оба раза использую Python 3.10.
Я пытаюсь использовать pandas.to_datetime() для преобразования строкового столбца в тип datetime, который содержит даты продажи в виде полной даты и времени, включая информацию о часовом поясе, с PST и PDT (GMT -0800 и -0700 соответственно), и я хочу сделать его управляемым для типа datetime для дальнейшего анализа, добавив pd.to_datetime(utc =True) аргумент.
Код, который я использую:

Код: Выделить всё

t1 = "Tue Dec 16 2014 12:30:00 GMT-0800"
t2 = "Fri Apr 03 2015 01:29:00 GMT-0700"
t3 = "Fri Apr 03 2015 02:00:00 GMT-0700"

df = pd.DataFrame({'saledate': [t1, t2, t3]})

df['saledate'] = pd.to_datetime(df['saledate'], errors="coerce", utc=True)

print(df)

Пример входного фрейма данных:

Код: Выделить всё

                            saledate
0  Tue Dec 16 2014 12:30:00 GMT-0800
1  Fri Apr 03 2015 01:29:00 GMT-0700
2  Fri Apr 03 2015 02:00:00 GMT-0700

вывод с помощью pandas==1.5.3

Код: Выделить всё

                   saledate
0 2014-12-16 04:30:00+00:00
1 2015-04-02 18:29:00+00:00
2 2015-04-02 19:00:00+00:00

вывод с помощью pandas==2.2.0

Код: Выделить всё

                   saledate
0 2014-12-16 20:30:00+00:00
1 2015-04-03 08:29:00+00:00
2 2015-04-03 09:00:00+00:00

Вывод 2.2.0 соответствует моему пониманию эквивалентного времени в формате GMT+00.00.
Почему такая двусмысленность?< /p>
Для справки: это часть набора данных Kaggle, который я использую для личного проекта по разработке данных.>

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/783 ... versus-2-2