创建一个连续秒数为-strptime-KeyError:0的数组

Question

我正在尝试创建一个数组，将分钟、秒和毫秒转换为秒，并连续添加它们。

我有一个时间戳如下的df：

Time        Temp.
0   14:12:58:8230    135
1   14:12:59:0190    185
2   14:12:59:2150    138

我执行以下操作来检索数据并使用datetime.strptime访问所有Timestamp列，并创建数组。但是，在运行它时，我似乎有一个KeyError : 0。

elapsed_x = []
tmp_1 = []
for i in range (0, len(df)): 
tmp = datetime.strptime(df.Time[i], '%H:%M:%S:%f') 
tmp_ms = tmp.microsecond
tmp_s = tmp.second
tmp_min  = tmp.minute
tmp_1.append(tmp_min*60 + tmp_s + tmp_ms/1000000)
for i in range (0, len(df)):     
elapsed_x.append(tmp_1[i]-tmp_1[0])

我做错了什么？

Answer 1

panda可以以矢量化的方式处理时间戳：

tm = pd.to_datetime(df['Time'], format='%H:%M:%S:%f')
df['elapsed'] = (tm - tm.iloc[0]) / np.timedelta64(1,'s')
print(df['elapsed'])

给出：

0    0.000
1    0.196
2    0.392
Name: Time, dtype: float64

Answer 2

首先创建日期时间列，然后计算秒数和运行时间。

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['Time'], format='%H:%M:%S:%f')
df['seconds'] = df.apply(lambda x : x['datetime'].hour*3600 + x['datetime'].minute*60 + x['datetime'].second + x['datetime'].microsecond/10**6, axis=1)
df['elapsed'] = df['seconds'] - df['seconds'].iloc[0]

输出：

Time  Temp                datetime    seconds  elapsed
0  14:12:58:8230   135 1900-01-01 14:12:58.823  51178.823    0.000
1  14:12:59:0190   185 1900-01-01 14:12:59.019  51179.019    0.196
2  14:12:59:2150   138 1900-01-01 14:12:59.215  51179.215    0.392