Question

我有一个包含传递的毫秒数的列（从0开始，而不是纪元）

           time
0           NaN
1        4067.0
2     3444053.0
3    50477685.0
4    60476311.0
5    70475303.0
6    80475303.0

我希望将此列转换为HH：mm：ss：ms格式。这可能吗？我发现使用 pd.to_datetime（df [＆＃39; time＆＃39;]，unit =＆＃39; ms＆＃39;）始终会将列转换为纪元。< / p>

                    time
0                    NaT
1    1971-04-14 02:27:33

虽然我想要的是：

            time
0            NaT
1    00:00:04:67

Answer 1

您可以使用

分隔时间部分

df['time'] = pd.to_datetime(df['time', unit='ms').dt.time

结果将是

0                NaN
1    00:00:04.067000
2    00:57:24.053000
3    14:01:17.685000
4    16:47:56.311000
5    19:34:35.303000
6    22:21:15.303000
Name: time, dtype: object

接近所需的输出

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'],
             unit='ms').dt.strftime('%H:%M:%S:%f').str[:-3]

这将使用strftime显示微秒，切片将转换为毫秒

这是df['time']

的输出

0                
1    00:00:04:067
2    00:57:24:053
3    14:01:17:685
4    16:47:56:311
5    19:34:35:303
6    22:21:15:303
Name: time, dtype: object

Answer 2

您可能需要to_timedelta。

df.time = pd.to_timedelta(df.time, unit='ms')
df.time 

0               NaT
1   00:00:04.067000
2   00:57:24.053000
3   14:01:17.685000
4   16:47:56.311000
5   19:34:35.303000
6   22:21:15.303000
Name: time, dtype: timedelta64[ns]

要返回原点1，请使用df.total_seconds：

df.time.dt.total_seconds() * 1000

0           NaN
1        4067.0
2     3444053.0
3    50477685.0
4    60476311.0
5    70475303.0
6    80475303.0
Name: time, dtype: float64

在Pandas中将毫秒列转换为HH：mm：ss：ms datetime

2 个答案: