pd.Timedelta在数据帧列上的转换

Question

我正在尝试将数据帧列转换为timedelta但是遇到了问题。 列进入的格式类似于“+ XX：XX：XX”或“-XX：XX：XX”

我的数据帧：

    df = pd.DataFrame({'time':['+06:00:00', '-04:00:00'],})

我的方法：

    df['time'] = pd.Timedelta(df['time'])

但是，我收到错误：

    ValueError: Value must be Timedelta, string, integer, float, timedelta or convertible

当我做一个更简单的例子：

    time = pd.Timedelta('+06:00:00')

我得到了我想要的输出：

    Timedelta('0 days 06:00:00')

如果我想将一个系列转换为具有所需输出的timedelta，那会是什么方法？

Answer 1

我强烈建议使用专门设计和矢量化（即非常快）的方法： to_timedelta（） ：

In [40]: pd.to_timedelta(df['time'])
Out[40]:
0            06:00:00
1   -1 days +20:00:00
Name: time, dtype: timedelta64[ns]

针对200K行DF的时序 ：

In [41]: df = pd.concat([df] * 10**5, ignore_index=True)

In [42]: df.shape
Out[42]: (200000, 1)

In [43]: %timeit pd.to_timedelta(df['time'])
1 loop, best of 3: 891 ms per loop

In [44]: %timeit df['time'].apply(pd.Timedelta)
1 loop, best of 3: 7.15 s per loop

In [45]: %timeit [pd.Timedelta(x) for x in df['time']]
1 loop, best of 3: 5.52 s per loop

Answer 2

错误很明显：

ValueError：Value必须是Timedelta，string，integer，float，timedelta或convertible

你传递给pd.Timedelta()是以上数据类型：

>>> type(df['time'])
<class 'pandas.core.series.Series'>

可能是你想要的：

>>> [pd.Timedelta(x) for x in df['time']]
[Timedelta('0 days 06:00:00'), Timedelta('-1 days +20:00:00')]

要么：

>>> df['time'].apply(pd.Timedelta)
0            06:00:00
1   -1 days +20:00:00
Name: time, dtype: timedelta64[ns]

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