如果你的系列只包含日期时间，那么你可以这样做：
my_series.dt.tz_localize(None)
这将删除时区信息（不会更改时间）并返回一系列简单的本地时间，例如可以使用to_excel（）将其导出到Excel。

也许帮助剥离最后6个字符：

print df
                    datetime
0  2015-12-01 00:00:00-06:00
1  2015-12-01 00:00:00-06:00
2  2015-12-01 00:00:00-06:00
df['datetime'] = df['datetime'].astype(str).str[:-6]
print df
              datetime
0  2015-12-01 00:00:00
1  2015-12-01 00:00:00
2  2015-12-01 00:00:00

要在具有混合列的DataFrame中从所有日期时间列中删除时区，只需用途：

for col in df.select_dtypes(['datetimetz']).columns:
    df[col] = df[col].dt.tz_localize(None)

如果你不能保存df到excel文件，就用这个（不删除时区！）：

for col in df.select_dtypes(['datetimetz']).columns:
    df[col] = df[col].dt.tz_convert(None)

根据Beatriz Fonseca的建议，我最终做了以下事情：

from datetime import datetime
df['dates'].apply(lambda x:datetime.replace(x,tzinfo=None))

如果你想从所有datetime64列中删除所有时区，你可以使用这个

for col in df.select_dtypes(include=['datetime64[ns, UTC]']).columns:
    df[col] = df[col].apply(lambda x: x.tz_localize(None))

如果你总是想忽略最后6个字符，你可以简单地切片你的当前字符串：

>>> '2015-12-01 00:00:00-06:00'[0:-6]
'2015-12-01 00:00:00'