pandas 根据条件转换为日期时间

ix0qys7i 于 2022-12-02 发布在其他

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我想将datetime对象转换为秒

0       49:36.5
1       50:13.7
2       50:35.8
3       50:37.4
4       50:39.3
        ...    
92    1:00:47.8
93    1:01:07.7
94    1:02:15.3
95    1:05:03.0
96    1:05:29.6
Name: Finish, Length: 97, dtype: object

问题是格式在索引92处改变，这导致错误：值错误：之前应为hh：mm：ss格式。
此错误是在尝试将列转换为秒时导致的

filt_data["F"] = pd.to_timedelta('00:'+filt_data["Finish"]).dt.total_seconds()

当我在两个步骤中进行转换时，它可以工作，但会产生两个不同的列，我不知道如何合并，也不知道它看起来是否真的有效：

filt_data["F1"] = pd.to_timedelta('00:'+filt_data["Finish"].loc[0:89]).dt.total_seconds()
filt_data["F2"] = pd.to_timedelta('0'+filt_data["Finish"].loc[90:97]).dt.total_seconds()

上面的代码没有引起任何错误，并且完成了任务，但是产生了两个不同的列。2你知道怎么做吗？
理想情况下，我希望遍历列，并根据格式（即“50：39.3”或“1：00：47.8”）将“00：“或“0”添加到对象中。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74619175/convert-to-datetime-based-on-condition

2条答案

按热度按时间

idfiyjo81#

我会使用str.replace：

pd.to_timedelta(df['Finish'].str.replace('^(\d+:\d+\.\d+)', r'0:\1', regex=True))

或者str.count和map：

pd.to_timedelta(df['Finish'].str.count(':').map({1: '0:', 2: ''}).add(df['Finish']))

输出量：

0    0 days 00:49:36.500000
1    0 days 00:50:13.700000
2    0 days 00:50:35.800000
3    0 days 00:50:37.400000
4    0 days 00:50:39.300000
92   0 days 01:00:47.800000
93   0 days 01:01:07.700000
94   0 days 01:02:15.300000
95          0 days 01:05:03
96   0 days 01:05:29.600000
Name: Finish, dtype: timedelta64[ns]

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aemubtdh2#

根据您的数据：

import pandas as pd

times = [
    "49:36.5",
    "50:13.7",
    "50:35.8",
    "50:37.4",
    "50:39.3",
    "1:00:47.8",
    "1:01:07.7",
    "1:02:15.3",
    "1:05:03.0",
    "1:05:29.6",
]

df = pd.DataFrame({'time': times})
df

您可以编写一个函数，应用于时间列中的每个单独条目：

def format_time(time):
    time = time.split('.')[0]
    time = time.split(':')
    if(len(time) < 3):
        time.insert(0, "0")
    return ":".join(time)

df["formatted_time"] = df.time.apply(format_time)    
df

然后，您可以执行两个步骤：
1.将列转换为日期时间
1.将列转换为UNIX时间戳（自1970-01-01以来的秒数）

df["time_datetime"] = pd.to_datetime(df.formatted_time, infer_datetime_format=True)
df["time_seconds"] = (df.time_datetime - pd.Timestamp("1970-01-01")) // pd.Timedelta('1s')
df

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