熊猫;将带有 MM:SS，小数的列转换为秒数

Question

嘿：花了几个小时试图做一件非常简单的事情，但无法弄清楚。

我有一个带有一列的数据帧，df['Time']，其中包含时间，从 0 开始，最多 20 分钟，如下所示：

1:10,10
1:16,32
3:03,04

第一个是分钟，第二个是秒，第三个是毫秒(只有两位数(。

有没有办法使用 Pandas 自动将该列转换为秒，而无需将该列作为该系列的时间索引？

我已经尝试了以下内容，但它不起作用：

pd.to_datetime(df['Time']).convert('s')   # AttributeError: 'Series' object has no attribute 'convert'

如果唯一的方法是解析时间，只需指出这一点，我将为这个问题准备一个正确/详细的答案，不要浪费你的时间=(谢谢！

Answer 1

代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
df = pd.DataFrame({'Time':['1:10,10', '1:16,32', '3:03,04']})
df['time'] = df.Time.apply(lambda x: datetime.datetime.strptime(x,'%M:%S,%f'))
df['timedelta'] = df.time - datetime.datetime.strptime('00:00,0','%M:%S,%f')
df['secs'] = df['timedelta'].apply(lambda x: x / np.timedelta64(1, 's'))
print df

输出：

      Time                       time       timedelta    secs
0  1:10,10 1900-01-01 00:01:10.100000 00:01:10.100000   70.10
1  1:16,32 1900-01-01 00:01:16.320000 00:01:16.320000   76.32
2  3:03,04 1900-01-01 00:03:03.040000 00:03:03.040000  183.04

如果还有负时间增量：

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
import re
regex = re.compile(r"(?P<minus>-)?((?P<minutes>d+):)?(?P<seconds>d+)(,(?P<centiseconds>d{2}))?")
def parse_time(time_str):
    parts = regex.match(time_str)
    if not parts:
        return
    parts = parts.groupdict()
    time_params = {}
    for (name, param) in parts.iteritems():
        if param and (name != 'minus'):
            time_params[name] = int(param)
    time_params['milliseconds'] = time_params['centiseconds']*10
    del time_params['centiseconds']
    return (-1 if parts['minus'] else 1) * datetime.timedelta(**time_params)
df = pd.DataFrame({'Time':['-1:10,10', '1:16,32', '3:03,04']})
df['timedelta'] = df.Time.apply(lambda x: parse_time(x))
df['secs'] = df['timedelta'].apply(lambda x: x / np.timedelta64(1, 's'))
print df

输出：

       Time        timedelta    secs
0  -1:10,10 -00:01:10.100000  -70.10
1   1:16,32  00:01:16.320000   76.32
2   3:03,04  00:03:03.040000  183.04