Python Pandas-将一列中的秒数添加到另一列中的datetime

我有一个包含两列的数据帧，

[“StartDate”，“duration”]

StartDate

列中的元素是

datetime

类型，

duration

是整数

比如：

StartDate  Duration
08:16:05    20  
07:16:01    20

我希望得到：

EndDate 
08:16:25
07:16:21

只需将秒数加到小时数上

我正在检查一些关于它的想法，比如delta，所有这些日期时间都有可能添加delta时间，但到目前为止，我可以找到如何使用数据帧（以向量方式，因为可能可以迭代执行操作的所有行）

考虑一下这个df

    StartDate   duration
0   01/01/2017  135
1   01/02/2017  235

您可以像这样获得datetime列

df['EndDate'] = pd.to_datetime(df['StartDate']) + pd.to_timedelta(df['duration'], unit='s')
df.drop('StartDate,'duration', axis = 1, inplace = True)

你得到

    EndDate             
0   2017-01-01 00:02:15 
1   2017-01-02 00:03:55 

编辑：使用您发布的示例数据框

df['EndDate'] = pd.to_timedelta(df['StartDate']) + pd.to_timedelta(df['Duration'], unit='s')

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请在此问题中添加一些示例数据和预期输出。当我尝试这个“TypeError:data type“datetime”not Understanding”时，我得到了这个错误。问题是当我尝试添加timedelta时。是的，我尝试使用timedelta而不是datetime。如果我单独执行pd.to_timedelta（df['StartDate']）或pd.to_timedelta（df['Duration']，unit='s'），我没有得到错误，但是当我尝试添加它们时，它给出了该类型错误。显然，该问题已经报告，可以通过更新pandas来解决。你用的是什么版本？我使用的是“0.19.2”，解决方案对我来说很好。

df['EndDate'] = pd.to_timedelta(df['StartDate']) + pd.to_timedelta(df['Duration'], unit='s')