Pandas DataFrameで日時データのタイムゾーン変換する際のエラーと解決方法

今回は、以下のPandas DataFrameデータがある前提で説明します。

test.py

print(res)

 	time 	                open        high    low      	close     volume
0 	2019-11-04 03:00:00 	108.229 	108.23 	108.216 	108.223 	77.0

ここで注意してほしいのは以下2点です。

• timeの列はあくまで時間の数値として存在しており、タイムゾーンの情報が持っていないこと（実際はUTCを表しています）

• indexは定義がいておらず、デフォルトの0～nの並びになっていること

そして、今回の目標は、time列の時間をUTCからJSTに直したいことです。
使おうとしているコード（関数）は以下です。

test.py

from datetime import datetime, timedelta`
res['time'] = res['time'].tz_convert('Asia/Tokyo')

##エラーその１

まず、そのまま上記のコマンドを実施したところで、以下のエラーメッセージが出力。
要するには、indexのtypeが時間ではないので、変換できないらしいです。

TypeError: index is not a valid DatetimeIndex or PeriodIndex

そこで、下記のコマンドを投入し、元々time列のデータをindex列に移動し、indexのtypeを時間にしました。

test.py

res = res.set_index('time')
res.index = pd.to_datetime(res.index)

##エラーその２
ただし、ここでもう一度下記のコマンドで変換しようとしたら、違うエラーメッセージが出ました。
どうやら元々の数値にタイムゾーンの情報がないから、変換できないということですね。

test.py

res.index = res.index.tz_convert('Asia/Tokyo')

TypeError: Cannot convert tz-naive timestamps, use tz_localize to localize

そこで、まず、indexにある時間のデータをタイムゾーンの情報を付加してからもう一度変換することを試しました。

test.py

res.index = res.index.tz_localize('UTC')　#タイムゾーンの情報を付加する

見事に変換できました！

test.py

res.index = res.index.tz_convert('Asia/Tokyo')


 	                        open    	high    	low     	close  	volume
time 					
2019-11-04 12:00:00+09:00 	108.229 	108.232 	108.216 	108.228 	115.0