Python 熊猫；将带有MM:SS的列，小数转换为秒数

嘿：花了好几个小时试着做一件很简单的事，但还是想不出来

我有一个数据帧，它有一列df['Time']，其中包含时间，从0开始，最多20分钟，如下所示：

1:10,10
1:16,32
3:03,04

第一个是分钟，第二个是秒，第三个是毫秒（只有两位数）

有没有办法用Pandas自动将该列转换为秒，而不将该列作为系列的时间索引

我已经尝试了以下方法，但无效：

pd.to_datetime(df['Time']).convert('s')   # AttributeError: 'Series' object has no attribute 'convert'

如果唯一的方法是分析时间，请指出这一点，我将为这个问题准备一个适当/详细的答案，不要浪费你的时间=） 谢谢大家!

代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
df = pd.DataFrame({'Time':['1:10,10', '1:16,32', '3:03,04']})
df['time'] = df.Time.apply(lambda x: datetime.datetime.strptime(x,'%M:%S,%f'))
df['timedelta'] = df.time - datetime.datetime.strptime('00:00,0','%M:%S,%f')
df['secs'] = df['timedelta'].apply(lambda x: x / np.timedelta64(1, 's'))
print df

输出：

      Time                       time       timedelta    secs
0  1:10,10 1900-01-01 00:01:10.100000 00:01:10.100000   70.10
1  1:16,32 1900-01-01 00:01:16.320000 00:01:16.320000   76.32
2  3:03,04 1900-01-01 00:03:03.040000 00:03:03.040000  183.04

       Time        timedelta    secs
0  -1:10,10 -00:01:10.100000  -70.10
1   1:16,32  00:01:16.320000   76.32
2   3:03,04  00:03:03.040000  183.04

如果您还有负时间增量：

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

import re
regex = re.compile(r"(?P<minus>-)?((?P<minutes>\d+):)?(?P<seconds>\d+)(,(?P<centiseconds>\d{2}))?")

def parse_time(time_str):
    parts = regex.match(time_str)
    if not parts:
        return
    parts = parts.groupdict()
    time_params = {}
    for (name, param) in parts.iteritems():
        if param and (name != 'minus'):
            time_params[name] = int(param)
    time_params['milliseconds'] = time_params['centiseconds']*10
    del time_params['centiseconds']
    return (-1 if parts['minus'] else 1) * datetime.timedelta(**time_params)

df = pd.DataFrame({'Time':['-1:10,10', '1:16,32', '3:03,04']})
df['timedelta'] = df.Time.apply(lambda x: parse_time(x))
df['secs'] = df['timedelta'].apply(lambda x: x / np.timedelta64(1, 's'))
print df

代码：

输出：

      Time                       time       timedelta    secs
0  1:10,10 1900-01-01 00:01:10.100000 00:01:10.100000   70.10
1  1:16,32 1900-01-01 00:01:16.320000 00:01:16.320000   76.32
2  3:03,04 1900-01-01 00:03:03.040000 00:03:03.040000  183.04

       Time        timedelta    secs
0  -1:10,10 -00:01:10.100000  -70.10
1   1:16,32  00:01:16.320000   76.32
2   3:03,04  00:03:03.040000  183.04

如果您还有负时间增量：

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

import re
regex = re.compile(r"(?P<minus>-)?((?P<minutes>\d+):)?(?P<seconds>\d+)(,(?P<centiseconds>\d{2}))?")

def parse_time(time_str):
    parts = regex.match(time_str)
    if not parts:
        return
    parts = parts.groupdict()
    time_params = {}
    for (name, param) in parts.iteritems():
        if param and (name != 'minus'):
            time_params[name] = int(param)
    time_params['milliseconds'] = time_params['centiseconds']*10
    del time_params['centiseconds']
    return (-1 if parts['minus'] else 1) * datetime.timedelta(**time_params)

df = pd.DataFrame({'Time':['-1:10,10', '1:16,32', '3:03,04']})
df['timedelta'] = df.Time.apply(lambda x: parse_time(x))
df['secs'] = df['timedelta'].apply(lambda x: x / np.timedelta64(1, 's'))
print df

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谢谢但是如何将每一行转换为秒呢？例如：['70.10'，'76.32'，等等]非常感谢，你的回答解决了我的问题。但我想知道，如果时间是负时间呢？（即：我们正在跟踪一个事件，我们想在20秒前做一些事情）。这个解决方案也有效吗？谢谢！但是如何将每一行转换为秒呢？例如：['70.10'，'76.32'，等等]非常感谢，你的回答解决了我的问题。但我想知道，如果时间是负时间呢？（即：我们正在跟踪一个事件，我们想在20秒前做一些事情）。这个解决方案也有效吗？