将字符串/对象更改为持续时间和总和

Question

我是Pandas和python的新手， 我有一个CSV文件，其中包含一个持续时间列(时间(，当我读取文件时，它是只读的字符串，我无法对其进行求和：

agents['Avg Handle Time'][1:10]
Out[12]: 
1          -
2    0:05:07
3          -
4          -
5          -
6    0:05:03
7          -
8          -
9          -
Name: Avg Handle Time, dtype: object

Answer 1

我认为你只需要把它做成一个时间增量列

pandas.to_timedelta(df['Avg Handle Time'])
pandas.to_timedelta(df['Avg Handle Time']).to_series().sum()

Answer 2

当您读取 CSV 文件时，您需要解析日期，以便可以这样读取它们。例如：

df = pd.read_csv('your_path.csv'， parse_dates=['平均句柄时间'](

完成此操作后，列的类型将为日期类型。完成此操作后，请尝试将其汇总。

Answer 3

您需要将列从字符串/对象转换为timedelta类型，然后将其汇总

df = pd.DataFrame({"AvgHandleTime": ['-', '0:05:07', '-', '-', '-', '0:05:03', '-', '-']})
pd.to_timedelta(df['AvgHandleTime']).sum()