Pandas DatetimeIndex de MongoDB ISODate

J'ai pu reproduire l'erreur avec les données suivantes :

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

C'est un bogue profond dans le code pandas, lié exclusivement à tz.tzlocal() . Il se manifeste également dans :

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')

Vous pouvez utiliser l'une des solutions suivantes :

• utilisez explicitement votre fuseau horaire sous forme de chaîne :

  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 si ça ne marche pas :

  idx2 = idx1.tz_convert(tz.gettz('Europe/Dublin'))
  

• convertissez-le en objet :

  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
  

Fondamentalement, convertir en autre chose que DatetimeIndex avec tz=tz.local() devrait fonctionner.

MODIF : Ce bogue vient d'être corrigé sur pandas github. Le correctif sera disponible dans la version 0.19 de pandas.