将字符串作为“小时”和“分钟”转换为分钟答案

【问题标题】：convert string as 'hours' and 'mins' into minutes将字符串作为“小时”和“分钟”转换为分钟
【发布时间】：2021-12-10 08:16:45
【问题描述】：

我的数据框 df 中有一个列：

Time
2 hours 3 mins
5 hours 10 mins
1 hours 40 mins
10 mins
4 hours
6 hours 0 mins

我想在 df 'Minutes' 中创建一个新列，将该列转换为分钟

Minutes
123
310
100
10
240
360

是否有 python 函数可以做到这一点？我试过的是：

df['Minutes'] = pd.eval(
    df['Time'].replace(['hours?', 'mins'], ['*60+', ''], regex=True))

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

这是一个丑陋的错误pd.eval 处理的行数少于 100 行，因此在剥离 + 后在 pd.eval 中调用 pd.eval 以防止它：

df['Minutes'] = (df['Time'].replace(['hours?', 'mins'], ['*60+', ''], regex=True)
                           .str.strip('+')
                           .apply(pd.eval))

print (df)
              Time  Minutes
0   2 hours 3 mins      123
1  5 hours 10 mins      310
2  1 hours 40 mins      100
3          10 mins       10
4          4 hours      240
5   6 hours 0 mins      360

#verify for 120 rows
df = pd.concat([df] * 20, ignore_index=True)


df['Minutes1'] = pd.eval(
    df['Time'].replace(['hours?', 'mins'], ['*60+', ''], regex=True).str.strip('+'))

print (df)

ValueError: 未知类型对象

Series.str.extract 和 Series.add 的另一种解决方案：

h = df['Time'].str.extract('(\d+)\s+hours').astype(float).mul(60)
m = df['Time'].str.extract('(\d+)\s+mins').astype(float)

df['Minutes']  = h.add(m, fill_value=0).astype(int)
print (df)
              Time  Minutes
0   2 hours 3 mins      123
1  5 hours 10 mins      310
2  1 hours 40 mins      100
3          10 mins       10
4          4 hours      240
5   6 hours 0 mins      360

【讨论】：

【解决方案2】：

jezrael 的回答非常好，但我花了很多时间来解决这个问题，所以我想我会发布它。

您可以使用regex 从列中捕获“小时”和“分钟”，然后在应用逻辑数学运算转换为分钟后分配回新列：

r = "(?:(\d+) hours ?)?(?:(\d+) mins)?"
hours = df.Time.str.extract(r)[0].astype(float).fillna(0) * 60
minutes = df.Time.str.extract(r)[1].astype(float).fillna(0)

df['minutes'] = hours + minutes

print(df)

              Time  minutes
0   2 hours 3 mins    123.0
1  5 hours 10 mins    310.0
2  1 hours 40 mins    100.0
3          10 mins     10.0
4          4 hours    240.0
5   6 hours 0 mins    360.0

我喜欢使用https://regexr.com/ 来测试我的regex

【讨论】：