熊猫数据框日期时间到时间然后到秒答案

【问题标题】：Pandas dataframe datetime to time then to seconds熊猫数据框日期时间到时间然后到秒
【发布时间】：2018-06-16 04:33:08
【问题描述】：

我有一个数据框。一列包含时间戳。我想删除日期并将时间转换为秒。

首先我将它们转换为日期时间：

In:
df_time = pd.to_datetime(df["Timestamp"])

Out:
0     2017-11-07 13:09:00
1     2017-11-07 13:11:00
2     2017-11-07 13:13:00
3     2017-11-07 13:15:00
dtype: datetime64[ns]

然后我删除了日期：

In:
df_time = pd.Series([val.time() for val in df_time])

Out:
0      13:09:00
1      13:11:00
2      13:13:00
3      13:15:00
4      13:17:00
dtype: object

但是它们变成了对象，我没有设法将它们转换为类似日期时间的对象以将它们转换为秒。我知道有一些类似的线程我通过它们。

提前感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas datetime python-datetime

【解决方案1】：

由于您要将其转换为日期时间序列，因此只需使用基本数学来获取秒数，即

df_time = pd.to_datetime(df["Timestamp"])

(df_time.dt.hour*60+df_time.dt.minute)*60 + df_time.dt.second

0    47340
1    47460
2    47580
3    47700
Name: Timestamp, dtype: int64

【讨论】：

在我实现之后，它给出了两个错误：1：TypeError：无法将类型的对象转换为 datetimelike 索引 2：AttributeError：只能使用带有 datetimelike 值的 .dt 访问器
第一步需要df["Timestamp"] = pd.to_datetime(df["Timestamp"]) ;)

【解决方案2】：

我认为你需要timedeltas 由to_timedelta 和times 由split 创建并选择第二个lists 由str[1]，然后total_seconds 并最后转换为int：

df_time = pd.to_timedelta(df["Timestamp"].str.split().str[1]).dt.total_seconds().astype(int)
print (df_time)
0    47340
1    47460
2    47580
3    47700
Name: Timestamp, dtype: int32

详情：

print (df["Timestamp"].str.split().str[1])
0    13:09:00
1    13:11:00
2    13:13:00
3    13:15:00
Name: Timestamp, dtype: object

print (pd.to_timedelta(df["Timestamp"].str.split().str[1]))
0   13:09:00
1   13:11:00
2   13:13:00
3   13:15:00
Name: Timestamp, dtype: timedelta64[ns]

或者如果需要秒表datetimes 使用dt.second:

df_time = pd.to_datetime(df["Timestamp"]).dt.second
print (df_time)
0    0
1    0
2    0
3    0
Name: Timestamp, dtype: int64

【讨论】：

也许 str 对于日期时间列来说有点太多了
嗯，问题是不是日期时间列，所以第一步是转换为日期时间。

【解决方案3】：

如果您要减去持续时间，请使用以下以秒为单位进行转换 (tsession['EndTime'] -tsession['StartTime'])/np.timedelta64(1, 's')

【讨论】：