Python：将时间（无日期）舍入到最接近的秒数答案

【问题标题】：Python: Round time (without date) to the nearest secondPython：将时间（无日期）舍入到最接近的秒数
【发布时间】：2021-10-09 00:06:31
【问题描述】：

我不断看到这个问题的日期时间案例，但没有一个只是时间。

我有一个这样的时间列：

0   16:19:01.600000
1   16:20:02.700000
2          16:20:18
3   16:21:03.400000
4   16:21:49.200000

为了将时间四舍五入到秒，所以它是 16:19:02、16:20:03 等等，我尝试首先使用以下代码将时间列转换为日期时间：

# Converting time to datetime (again)
pd.to_datetime(trip_28["time"], format="%H:%M:%S")

unconverted data remains: .600000

那么本意就是使用：

# Rounding the time column to seconds
trip_28["time"] = trip_28["time"].dt.floor('1s')

我怎样才能做到这一点？

【问题讨论】：

将其转换为 timedelta 对我来说更有意义，而不是答案所暗示的实际日期：pd.to_timedelta(df["time"]).dt.round('1s')

标签： python pandas dataframe datetime python-datetime

【解决方案1】：

尝试pd.DatetimeIndex.round，将频率设置为S

来自文档

pd.Series(rng).dt.round("H")
0   2018-01-01 12:00:00
1   2018-01-01 12:00:00
2   2018-01-01 12:00:00

【讨论】：

我认为freq参数应该是“S”，而不是“H”
我就是这么说的。该示例来自文档以显示舍入

【解决方案2】：

转换为日期时间并使用freq='S'进行舍入：

>>> pd.to_datetime(df['Date']).dt.round(freq='S')
0   2021-08-03 16:19:02
1   2021-08-03 16:20:03
2   2021-08-03 16:20:18
3   2021-08-03 16:21:03
4   2021-08-03 16:21:49
Name: Date, dtype: datetime64[ns]

【讨论】：