Python 熊猫：将列从分钟（类型对象）转换为数字

我想将数据帧的一列从一个对象转换为一个数字，例如float64。数据帧如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt

df = pd.read_csv('data.csv')
df
   ID       MIN
0  201167  32:59:00
1  203124     14:23
2  101179      8:37
3  200780      5:22
4  202699       NaN
5  203117       NaN
6  202331  36:05:00
7    2561  30:43:00

我想将MIN列从type object转换为数字，例如float64。例如，32:59:00应变为32.983333

我不确定是否需要作为初始步骤，但我可以通过以下方式将每个NaN转换为0：

---

如何有效地转换整个列？我尝试了dt.datetime.strptime、df['MIN'].astype'datetime64'和pd.to_datetimedf['MIN']的变体，但没有成功。

定义转换器函数：

def str_to_number(time_str):
    if not isinstance(time_str, str):
        return 0
    minutes, sec, *_ = [int(x) for x in time_str.split(':')]
    return minutes + sec / 60

并将其应用于Min列：

工作

之前：

   ID   MIN
0   1   32:59:00
1   2   NaN
2   3   14:23

之后：

   ID   MIN
0   1   32.983333
1   2   0.000000
2   3   14.383333

以上是针对Python3的。这适用于Python 2：

def str_to_number(time_str):
    if not isinstance(time_str, str):
        return 0
    entries = [int(x) for x in time_str.split(':')]
    minutes = entries[0]
    sec = entries[1]
    return minutes + sec / 60.0

---

请注意60.0。或者，使用from uuu future uuuuu import print u函数来避免整数除法问题。

我通过Mac OS X上的Python 2.7.6在iPython笔记本中运行，转换器函数中的*u会导致语法错误：SyntaxError:无效语法。“我怎样才能避开这个问题？”亚当为Python 2添加了一个版本。

   ID   MIN
0   1   32.983333
1   2   0.000000
2   3   14.383333

def str_to_number(time_str):
    if not isinstance(time_str, str):
        return 0
    entries = [int(x) for x in time_str.split(':')]
    minutes = entries[0]
    sec = entries[1]
    return minutes + sec / 60.0