将持续时间格式化为“hh:mm:ss”并写入 pandas 数据帧并将其保存为 CSV 文件

Question

我将数据从 CSV 文件导入到 pandas 数据框。

然后，通过取 2 个 datetime 列的差异创建一个持续时间列，如下所示：

df['Drive Time'] = df['Delivered Time'] - df['Pickup Time']

现在，我想将其保存回 CSV 文件，但我希望在使用 Excel 打开时将“行驶时间”列显示为“hh:mm:ss”格式。我使用的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv("1554897620.csv", parse_dates = ['Pickup Time', 'Delivered Time'])

df['Drive Time'] = df['Delivered Time'] - df['Pickup Time']

df.to_csv(index=False)

df.to_csv('test.csv', index=False)

在结论中，我想在导出为 CSV 时以“hh:mm:ss”格式保存 Drive Time 列

Answer 1

如果你知道Delivered Time 永远不会超过 24 小时，你可以使用这个技巧：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(columns=['Delivered Time', 'Pickup Time'])
df['Delivered Time'] = pd.date_range('2019-01-01 13:00', '2019-01-02 13:00', periods=12)
df['Pickup Time'] = pd.date_range('2019-01-01 12:00', '2019-01-02 12:00', periods=12)
df['Drive Time'] = df['Delivered Time'] - df['Pickup Time']

# Trick: transform timedelta to datetime object to enable strftime:
df['Drive Time'] = pd.to_datetime(df['Drive Time']).dt.strftime("%H:%M:%S")

df.to_csv('test.csv')

通过将 timedelta 转换为 datetime 数据类型，您可以使用它的 strftime 方法。