当我在几秒钟内得到巨大的数字以达到平均值、最大值和最小值时，如何转换为日期时间格式

Question

我使用了下面的python命令，结果我不知道如何准确地转换为小时或任何其他时间标准。我的目标是了解两个学生组登录行为的平均值、最小值和最大值，并计算每个组中每个学生的所有登录次数，直到截止日期。

数据(第2栏(-从学生结束大学注册之日起减去每个学生不同登录时间的结果(第2栏内带负号的数字表示在截止日期后没有登录(：

User Name      status  Col1  ...       Col2               Check Check all
4053       191446  terminated  Diploming  ...  -62 days +00:31:00     0         0
4054       191446  terminated  Diploming  ...  -62 days +00:23:00     0         0
4055       191446  terminated  Diploming  ...  -62 days +00:20:00     0         0
55838      190690  terminated  Diploming  ... -142 days +21:17:00     0         0
55839      190690  terminated  Diploming  ... -142 days +15:10:00     0         0
...           ...         ...        ...  ...                 ...   ...       ...
464817     194056  terminated   Bachelor  ... -103 days +05:19:00     0         0
466349     193858  terminated   Bachelor  ... -103 days +20:23:00     0         0
467668     194060  terminated   Bachelor  ... -153 days +09:59:00     0         0
468590     194018  terminated   Bachelor  ... -154 days +23:07:00     0         0
469805     175440  terminated   Bachelor  ... -154 days +13:38:00     0         0

这是我正在使用的代码

result = result.groupby('col1').agg({'col2': ['mean', 'min', 'max']})
print("nMean, min, and max values of student line logons - indifinite")
print(result)
print("nresult.columns")
print(result.columns)

这是我得到的结果

Mean, min, and max values of student line logons
time_diff                            
mean           min           max
Col1                                          
Bachelor   -8.089769e+12 -1.872721e+13 -3.622951e+10
Diploming  -8.718830e+12 -1.586661e+13 -1.426230e+10

我如何从"学生线登录的平均值、最小值和最大值"中获得有意义的结果，可能会在上面的"数据(col2("中显示类似col2的结果？任何明智的意见都会受到赞赏。。。；o( 谢谢。

Answer 1

使用Series.dt.total_seconds将时间增量转换为秒，聚合并在必要时将秒转换回时间增量：

result['Col2'] = result['Col2'].dt.total_seconds()
result = (result.groupby('Col1')['Col2'].agg(['mean', 'min', 'max'])
.apply(pd.to_timedelta, unit='s'))
print (result)
mean                 min                 max
Col1                                                                 
Bachelor  -133 days +04:53:12 -154 days +13:38:00 -103 days +20:23:00
Diploming  -94 days +07:32:12 -142 days +15:10:00  -62 days +00:31:00

编辑：用于绘图是最好的用途：

result['Col2'] = result['Col2'].dt.total_seconds()
result1 = result.groupby('Col1')['Col2'].agg(['mean', 'min', 'max'])

如果希望通过0替换缺失值来避免错误，请使用：

result['Col2'] = result['Col2'].dt.total_seconds()
result2 = (result.groupby('Col1')['Col2'].agg(['mean', 'min', 'max'])
.apply(pd.to_timedelta, unit='s')
.fillna(pd.Timedelta(0))