将熊猫日期列转换为经过的秒数答案

【问题标题】：Converting pandas date column into seconds elapsed将熊猫日期列转换为经过的秒数
【发布时间】：2017-11-10 17:40:21
【问题描述】：

我有一个多列的 pandas 数据框，其中有一列 datetime64[ns] 数据。时间采用 HH:MM:SS 格式。如何将此日期列转换为经过的秒数列？就像时间以秒为单位表示的 10:00:00 一样，这将是 36000。秒应该是 float64 类型的格式。

示例数据列

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime dataframe

【解决方案1】：

新答案
将您的文本转换为Timedelta

df['Origin Time(Local)'] = pd.to_timedelta(df['Origin Time(Local)'])
df['Seconds'] = df['Origin Time(Local)'].dt.total_seconds()

旧答案

考虑数据框df

df = pd.DataFrame(dict(Date=pd.date_range('2017-03-01', '2017-03-02', freq='2H')))

                  Date
0  2017-03-01 00:00:00
1  2017-03-01 02:00:00
2  2017-03-01 04:00:00
3  2017-03-01 06:00:00
4  2017-03-01 08:00:00
5  2017-03-01 10:00:00
6  2017-03-01 12:00:00
7  2017-03-01 14:00:00
8  2017-03-01 16:00:00
9  2017-03-01 18:00:00
10 2017-03-01 20:00:00
11 2017-03-01 22:00:00
12 2017-03-02 00:00:00

从时间戳中减去最近的一天并使用total_seconds。 total_seconds 是 Timedelta 的属性。通过取两个系列Timestamps之间的差，我们得到一系列Timedeltas。

(df.Date - df.Date.dt.floor('D')).dt.total_seconds()
# equivalent to
# (df.Date - pd.to_datetime(df.Date.dt.date)).dt.total_seconds()

0         0.0
1      7200.0
2     14400.0
3     21600.0
4     28800.0
5     36000.0
6     43200.0
7     50400.0
8     57600.0
9     64800.0
10    72000.0
11    79200.0
12        0.0
Name: Date, dtype: float64

把它放在一个新的列

df.assign(seconds=(df.Date - df.Date.dt.floor('D')).dt.total_seconds())

                  Date  seconds
0  2017-03-01 00:00:00      0.0
1  2017-03-01 02:00:00   7200.0
2  2017-03-01 04:00:00  14400.0
3  2017-03-01 06:00:00  21600.0
4  2017-03-01 08:00:00  28800.0
5  2017-03-01 10:00:00  36000.0
6  2017-03-01 12:00:00  43200.0
7  2017-03-01 14:00:00  50400.0
8  2017-03-01 16:00:00  57600.0
9  2017-03-01 18:00:00  64800.0
10 2017-03-01 20:00:00  72000.0
11 2017-03-01 22:00:00  79200.0
12 2017-03-02 00:00:00      0.0

【讨论】：

如果我的某些日期列有对象属性怎么办？我的一些文件在导入时具有对象 dtype 而不是 datetime 类型，即使它们的时间格式相同。
@Fanylion 然后使用df.Date = pd.to_datetime(df.Date)进行预处理
嗯。当我这样做时，我得到不能转换为日期时间。可能是我如何导入我的模块（从日期时间导入日期时间）。
我认为您的数据不是您所说的那样。当您可以轻松地编辑您的帖子并向我展示数据时，我不会花更多时间猜测您的数据。
我添加了我的数据图片。专栏的整个长度很长，所以我无法将其全部发布。该列的类型是 pandas.core.series.Series，每个单独的元素都是 datetime.time 类型。

【解决方案2】：

它会起作用的：

df['time'].dt.total_seconds()

问候

【讨论】：

我将 datetime 模块导入为 from datetime import datetime. 我得到 'DatetimeProperties' 对象没有属性 'total_seconds' 错误。如何解决这个问题？
试试这个：df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
@FdMon 我收到与 Fanylion 相同的错误它仍然无法使用 pd.to_datetime() 解决