Question

在我的csv文件中，我有时间列和三个数据列。我需要使用熊猫将时间转换为浮动。但这给了我一个错误，int（）以10为底的无效字面量：'g' 您能建议我解决此错误吗？我的代码是，

def time_to_float(t):
    """ convert "hh:mm:ss" to float (0, 1) only of the correct format """
    if t == '-':
        return None
    a = [int(i) for i in t.split(":")]
    if len(a) == 3:
        return round((a[0] + a[1] / 60 + a[2] / 3600) / 24, 5)
    else:
        return t


def pick_column(data_, n, start=1):
    """ pick all the n'th column data starting from "start" """
    return [time_to_float(data_[i][n]) for i in range(start, len(data_))]

data = pd.read_csv('data4.csv')
data = [i for i in data]


Time = pick_column(data, 0)
g = pick_column(data, 1)
p = pick_column(data, 2)
c = pick_column(data, 3)
y = pick_column(data, 4)



print(Time)
print(g)
print(p)
print(c)
print(y)

我的数据集是

Time	   g	 p	  c	 y
0:06:15	141	NaN	NaN	141
0:08:00	NaN	10	NaN	117
0:09:00	NaN	15	NaN	103
0:09:25	95	NaN	NaN	95
0:09:30	NaN	NaN	50	93

Answer 1

我认为您需要这个

这是您的采样时间

print(df['Time'])
1:06:15

要将其转换为每天几秒钟，您可以这样做

df['TimeFloat'] = (pd.DatetimeIndex(df['Time']).astype(np.int64)/10**9)%86400

使用模量为86400，因为一天中有86400秒您可以根据转换（秒，分钟，毫秒）修改模量值另外，如果您需要在int中进行转换，则只需使用//而不是/

最终df是这个

   Time  TimeFloat
1:06:15     3975.0

Answer 2

通常您会做类似的事情

t = df[df.columns[0]].astype('int64') / 1e9
print(t)

转换整个第一列。如果表中只有字符串，则需要先转换为日期，例如

timecol = df.columns[0]
df[timecol] = pd.to_datetime(df[timecol])

然后运行第一个代码段。

使用熊猫将整列中的时间转换为从csv的float导入

2 个答案: