在熊猫中将对象序列转换为时间序列

【问题标题】：Convert object series to time series in pandas在熊猫中将对象序列转换为时间序列
【发布时间】：2018-07-08 23:30:11
【问题描述】：

我在分析数据框中包含时间列的数据时遇到问题（我从 Excel 文件中打开）。指定列的值如下：

05:29:04、05:36:52、05:43:20、05:50:39、05:57:54

他们假设表示“到达和离开”时间，但在 python 中，该列被识别为对象而不是时间序列。

我不确定我应该怎么做才能将列转换为时间序列 - 我尝试了几个函数，例如 to_datetime 或 timestamp 但不断收到错误，所以我不确定我是否完全理解如何转换列。

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime timestamp time-series

【解决方案1】：

我认为您需要通过to_timedelta 将值转换为timedeltas：

df = pd.DataFrame({'A':list('abcde'),
                   'B':[4,5,4,5,5],
                   'col':['05:29:04', '05:36:52', '05:43:20', '05:50:39', '05:57:54']})

print (df)
   A  B       col
0  a  4  05:29:04
1  b  5  05:36:52
2  c  4  05:43:20
3  d  5  05:50:39
4  e  5  05:57:54

df['col'] = pd.to_timedelta(df['col'])

print (df.dtypes)
A               object
B                int64
col    timedelta64[ns]
dtype: object

如果将其转换为日期时间，则默认添加years、montha 和days：

df['col'] = pd.to_datetime(df['col'], format='%H:%M:%S')
print (df)

   A  B                 col
0  a  4 1900-01-01 05:29:04
1  b  5 1900-01-01 05:36:52
2  c  4 1900-01-01 05:43:20
3  d  5 1900-01-01 05:50:39
4  e  5 1900-01-01 05:57:54

【讨论】：