Normalize Timezone

ภาพรวม

ระบบส่วนใหญ่บันทึกเวลาเป็น UTC แต่รายงานที่คนไทยอ่านต้องเป็นเวลาไทย ถ้าแปลงผิดหรือลืมแปลง ยอดขายของวันหนึ่งจะเลื่อนไปอีกวัน โดยเฉพาะรายการช่วงหัวค่ำซึ่งข้ามวันพอดี เทคนิคนี้ย้ายเวลาให้ถูกต้องและแสดงผลในรูปแบบเดียวกันทั้งคอลัมน์

เมื่อไหร่ควรใช้

• ข้อมูล log หรือคำสั่งซื้อที่บันทึกเป็น UTC แต่จะรายงานเป็นเวลาท้องถิ่น
• รวมข้อมูลจากหลายระบบที่บันทึกคนละ timezone

เมื่อไหร่ไม่ควรใช้

• ค่าที่เป็นวันที่ล้วนซึ่งหมายถึง "วันตามปฏิทิน" เช่น วันเกิด การย้าย timezone จะทำให้วันเปลี่ยน
• คอลัมน์ที่ยังไม่ได้จัดรูปแบบเป็น ISO ให้ใช้ normalize_date ก่อน

หลักการทำงาน

1. อ่านค่าที่เป็น ISO เท่านั้น ระบบจะไม่เดารูปแบบอื่นให้ ค่าที่อ่านไม่ได้ขึ้นกับ onError
2. ค่าที่มี offset ติดมา เช่น +09:00 จะใช้ offset นั้นเป็นหลัก ไม่ใช่ค่าใน from
3. ค่าที่ไม่มีเวลาจะถือว่าเป็นเที่ยงคืนของโซนต้นทาง และระบบจะเตือนว่ามีกี่ค่าที่เป็นแบบนี้
4. ผลลัพธ์เป็น YYYY-MM-DDTHH:mm:ss ของโซนปลายทาง เปิด withOffset ได้ถ้าต้องการให้ติด offset ไปด้วย

Parameters

โค้ด Python / JavaScript

import json
import re
from datetime import datetime, timedelta, timezone

ISO = re.compile(r'^(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})(?:T(\d{2}):(\d{2})(?::(\d{2}))?)?(Z|[+-]\d{2}:\d{2})?$')

def normalize_timezone(value, from_offset=0, to_offset=7):
    if not isinstance(value, str):
        return value
    found = ISO.match(value.strip())
    if not found:
        return value
    year, month, day, hour, minute, second, zone = found.groups()
    moment = datetime(int(year), int(month), int(day), int(hour or 0), int(minute or 0), int(second or 0), tzinfo=timezone.utc)
    if zone and zone != 'Z':
        sign = -1 if zone[0] == '-' else 1
        moment -= timedelta(minutes=sign * (int(zone[1:3]) * 60 + int(zone[4:6])))
    else:
        moment -= timedelta(hours=from_offset)
    return (moment + timedelta(hours=to_offset)).strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S')

values = ['2026-09-23T18:30:00', '2026-09-23', '2026-09-23T18:30:00+09:00', 'เมื่อวาน', None]
print(json.dumps([normalize_timezone(v) for v in values], ensure_ascii=False))

ตัวอย่างการใช้งาน

คอลัมน์ created_at จากระบบหลังบ้านเป็น UTC ตั้ง from เป็น UTC และ to เป็น Asia/Bangkok ตรวจ Preview ที่แถวซึ่งเวลาเดิมอยู่หลัง 17:00 ว่าวันที่ขยับไปอีกวันตามที่ควรเป็น จากนั้นใช้ extract_date_parts เพื่อดึงวันและเดือนสำหรับสรุปรายงาน

เทคนิคที่เกี่ยวข้อง

ใช้ normalize_date ก่อนเมื่อค่ายังไม่เป็น ISO ใช้ extract_date_parts เพื่อแยกส่วนของวันที่หลังย้ายโซนแล้ว และใช้ validate_date_range เพื่อตรวจว่าค่าอยู่ในช่วงที่คาดหวัง

• Normalize Date
• Extract Date Parts
• Validate Date Range

ลองใช้กับ Dataset ของคุณ