Python 使用Pandas重写此文件的较短方法是什么？
我用这些函数计算时间字符串的值（以秒为单位） 使用内置的Python 使用Pandas重写此文件的较短方法是什么？,python,regex,pandas,dataframe,Python,Regex,Pandas,Dataframe,我用这些函数计算时间字符串的值（以秒为单位） 使用内置的pandas方法实现这一点的较短方法是什么 重新导入 输入数学 data=pd.DataFrame（[“54分45秒”，“3小时12分钟”，“2小时7分钟”，“15分12秒”，“51分35秒]），列=[“匹配”]） def get_匹配（字符串、模式）： 如果不是字符串！=字符串： 已找到=模式。搜索（字符串） 如果找到！=无： value=re.compile（“\d{1，}”）.search（找到[0]） 返回int（值[0]） 返回0
pandas重新导入
输入数学
data=pd.DataFrame（[“54分45秒”，“3小时12分钟”，“2小时7分钟”，“15分12秒”，“51分35秒]），列=[“匹配”]）
def get_匹配（字符串、模式）：
如果不是字符串！=字符串：
已找到=模式。搜索（字符串）
如果找到！=无：
value=re.compile（“\d{1，}”）.search（找到[0]）
返回int（值[0]）
返回0
def转换时间（col）：
对于索引，列iteritems（）中的行：
min\u p=re.compile（“\d{1，}\sminutes”）
sec_p=re.compile（“\d{1，}\s秒”）
hr\u p=re.compile（“\d{1，}\shours”）
mins=获取匹配（行，最小值）
秒=获取匹配（行，秒）
hrs=获取匹配（行，hr\p）
时间=分钟*60+秒+小时*60*60
col[索引]=时间
转换时间（数据[“匹配”]）
数据标题（）
使用字典将其值以秒为单位映射到其等效值：
in_seconds = {'hours': 60 * 60, 'minutes': 60, 'seconds': 1}
sec = sum(int(num) * in_seconds[eq] for num, eq in re.findall(r'(\d+)\s?(hours|minutes|seconds)', "54 minutes 45 seconds"))
重新导入
def第（x）节：
in_seconds={'hours'：60*60，'minutes'：60，'seconds'：1}
返回和（int（num）*num的单位秒[eq]，关于findall（r'（\d+）\s）的单位秒[eq]（小时|分钟|秒），x））
df.Matching=df.Matching.apply（秒）
in_seconds={'hours'：60*60，'minutes'：60，'seconds'：1}
df.Matching=df.Matching.str.findall（“（\d+）\s？（小时分秒）。应用（lambda x:sum（int（num）*in_秒[eq]表示num，eq表示x））
使用字典将其值以秒为单位映射到其等效值：
in_seconds = {'hours': 60 * 60, 'minutes': 60, 'seconds': 1}
sec = sum(int(num) * in_seconds[eq] for num, eq in re.findall(r'(\d+)\s?(hours|minutes|seconds)', "54 minutes 45 seconds"))
重新导入
def第（x）节：
in_seconds={'hours'：60*60，'minutes'：60，'seconds'：1}
返回和（int（num）*num的单位秒[eq]，关于findall（r'（\d+）\s）的单位秒[eq]（小时|分钟|秒），x））
df.Matching=df.Matching.apply（秒）
in_seconds={'hours'：60*60，'minutes'：60，'seconds'：1}
df.Matching=df.Matching.str.findall（“（\d+）\s？（小时分秒）。应用（lambda x:sum（int（num）*in_秒[eq]表示num，eq表示x））