履约表日期调整

back_ground_module/import_performance_data.py

@@ -100,28 +100,12 @@ class ImportPerformanceData:
         time_columns = ['saas开户时间', '服务期起始时间', '下单支付成功时间', '操作时间',
                         "下单支付成功日期", "服务期结束时间"]
 
-        for col in tqdm(time_columns):
-            if col in tqdm(new_df.columns):  # 安全检查列是否存在
-                try:
-                    # 1. 转换为datetime（自动推断格式，处理无效值为NaT）
-                    new_df[col] = pd.to_datetime(new_df[col], errors='coerce', utc=False)
-
-                    # 2. 时区转换（仅对有效日期操作）
-                    mask = new_df[col].notna()  # 只处理非空值
-                    if mask.any():  # 如果有有效日期才转换
-                        # 本地化为北京时间，然后转换为UTC
-                        new_df.loc[mask, col + '_utc'] = (
-                            new_df.loc[mask, col]
-                            .dt.tz_localize('Asia/Shanghai', ambiguous='infer', nonexistent='shift_forward')
-                            .dt.tz_convert('UTC')
-                            .dt.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
-                        )
-                    else:
-                        new_df[col + '_utc'] = pd.NA  # 全部为空时保持一致性
-
-                except Exception as e:
-                    print(f"处理列 {col} 时出错: {str(e)}")
-                    new_df[col + '_utc'] = pd.NA  # 出错时设为NA
+        new_df[time_columns] = new_df[time_columns].apply(
+            lambda col: pd.to_datetime(col, errors='coerce')
+            .dt.tz_localize('Asia/Shanghai')  # 假设原时间是北京时间
+            .dt.tz_convert('UTC')  # 转为 UTC
+            .dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')  # 格式化为字符串（无时区标记）
+        )
 
         return new_df