试图在 Pandas 中获得一致的时间格式答案

【问题标题】：Trying to get consistent time format in Pandas试图在 Pandas 中获得一致的时间格式
【发布时间】：2020-05-25 07:55:46
【问题描述】：

我在将一些时间戳转换为一致格式时遇到问题。

我有时间戳： ‘00:00:02.285932’ ‘00:00:07’ ‘00:00:11.366717’ ‘00:00:11.367594’ 在来自 CSV 文件的 pandas 中。我希望第二行与其他行保持一致。 ‘00:00:07.000000’

如果我运行： timestps.pd.to_datetime(timestps) 在 timestps 数据上，我确实得到了所有小数的格式，但它添加了一个日期，我似乎无法在不丢失时间格式的情况下删除它。任何帮助，将不胜感激。谢谢

【问题讨论】：

相关：stackoverflow.com/questions/32375471/…

标签： python pandas formatting timestamp

【解决方案1】：

您既可以使用datetime，也可以不使用代码中的年/月/日，或者转换为timedelta。两种类型可用的方法不同，因此选择取决于您要做什么...例如：

import pandas as pd
# example series:
s = pd.Series(['00:00:02.285932', '00:00:07', '00:00:11.366717', '00:00:11.367594'])

# cast string to datetime:
s_dt = pd.to_datetime(s)
### extract a certain attribute:
# s_dt.dt.second
# 0     2
# 1     7
# 2    11
# 3    11

### format to string for display:
# s_dt.dt.strftime('%H:%M:%S.%f')
# 0    00:00:02.285932
# 1    00:00:07.000000
# 2    00:00:11.366717
# 3    00:00:11.367594
# dtype: object

# cast string to timedelta:
s_td = pd.to_timedelta(s)
# s_td
# 0   00:00:02.285932
# 1          00:00:07
# 2   00:00:11.366717
# 3   00:00:11.367594
# dtype: timedelta64[ns]

### extract total seconds as float:
# s_td.dt.total_seconds()
# 0     2.285932
# 1     7.000000
# 2    11.366717
# 3    11.367594

【讨论】：

感谢 Fuppes 先生，我正在处理其中一些示例，但是它们不会以完整的 15 个字符格式返回没有日期的时间格式：'00:00:07.000000'
@MichaelReilley：“15 个字符格式”是什么意思？如果您转换为 timedelta 或 datetime，则数据不再表示为字符（字符串）。如果在 timedelta 中没有显示微秒，那仅仅意味着它们为零。对于 datetime 对象，如果您想以某种格式显示它们，请使用 strftime（我添加了一个示例，请参阅代码中的 cmets）。
@MrFuppers 谢谢。 strftime('%H:%M:%S.%f') 解决了这个问题，但由于另一个原因之前没有工作。 strftime 的变体实际上甚至在更早的代码中也是如此！再次感谢！