Python Pandas 读取时间为十进制值答案

【问题标题】：Python Pandas reading time as decimal valuePython Pandas 读取时间为十进制值
【发布时间】：2018-06-01 01:17:46
【问题描述】：

当我将 xlsx 文件中的时间数据读入 pandas 时，它读取为十进制值。

例如：9:23:27 AM 读作.391284722

我可以通过使用格式单元格将其转换为时间并选择时间来修复它。但我更喜欢一直使用 pandas 而不是 Excel。

当我调用该值并将其转换为日期时间对象时

df.TIME=pd.to_datetime(df.TIME)

改成这个日期1970-01-01

想要的时间是9:23:27 AM

非常感谢任何帮助。谢谢

【问题讨论】：

pandas.to_datetime 有一个隐式推理系统，它需要一个明确的年/月/日戳。如果它没有收到，它会将时间转换为从 1970-01-01 开始的日期时间对象。您想通过TIME 列实现什么目标？
我希望 pandas 能够准确读取时间，它的编码方式应该是 9.23.27 而不是 .391284722....

标签： python pandas time

【解决方案1】：

演示：

将该列读取为字符串：

df = pd.read_excel(filename, dtype={'col_name':str})

In [51]: df
Out[51]:
          time
0   9:23:27 AM
1  12:59:59 AM

In [52]: df['time2'] = pd.to_timedelta(df['time'])

In [53]: df
Out[53]:
          time    time2
0   9:23:27 AM 09:23:27
1  12:59:59 AM 12:59:59

In [54]: df.dtypes
Out[54]:
time              object
time2    timedelta64[ns]
dtype: object

更新：为了转换从 Excel 读取的浮点数（秒数）尝试以下方法：

来源 DF：

In [85]: df
Out[85]:
       time
0  0.391285
1  0.391285
2  0.391285

解决方案：

In [94]: df['time2'] = pd.to_timedelta((df['time'] * 86400).round(), unit='s')

In [95]: df
Out[95]:
       time    time2
0  0.391285 09:23:27
1  0.391285 09:23:27
2  0.391285 09:23:27

In [96]: df.dtypes
Out[96]:
time             float64
time2    timedelta64[ns]
dtype: object

【讨论】：

嗨 Max，部分读数是问题，当它读取为十进制值而不是 9:23:27 .....
@pythonninja，你用过dtype={'column_name':str}吗？
是的，我做到了.. 它读作更长的字符串 0.3912847222222222
谢谢 Max，更新的答案解决了问题。
@pythonninja，很高兴它有帮助 :) 如果您认为 accepting 回答了您的问题，请考虑回答

【解决方案2】：

这个问题可以使用一些澄清时间列的最终目的。不过，出于一般目的，请尝试在 to_datetime 中使用 format 关键字。

df.TIME=pd.to_datetime(df.TIME, format='%I:%M%S %p')

请参阅此网站以了解格式：http://strftime.org/

【讨论】：

时间列中没有日期....仅涉及时间。当我读取时间时，它会将时间转换为十进制值。