Python：将秒数转换为数据框列中的日期时间格式

Question

目前我正在处理一个大数据框 (12x47800)。十二列之一是由整数秒组成的列。我想将此列更改为由 datetime.time 格式组成的列。 Schedule 是我的数据框，我在其中尝试更改名为 'depTime' 的列。因为我希望它是 datetime.time 并且它可以跨越午夜，所以我添加了 if 语句。这 'works' 但是真的很慢，可以想象。有没有更快的方法来做到这一点？我当前的代码，我唯一可以使用的代码是：

for i in range(len(schedule)):
    t_sec = schedule.iloc[i].depTime
    [t_min, t_sec] = divmod(t_sec,60)
    [t_hour,t_min] = divmod(t_min,60)
    if t_hour>23:
        t_hour -= 23
    schedule['depTime'].iloc[i] = dt.time(int(t_hour),int(t_min),int(t_sec))

在此先感谢大家。

Ps：我是 Python 的新手，所以如果有人能帮助我，我将不胜感激:)

Answer 1

我正在添加一个比原始解决方案快得多的新解决方案，因为它依赖于 pandas 向量化函数而不是循环（pandas 应用函数本质上是数据上的优化循环）。

我用一个和你的大小相似的样本测试了它，差异是从 778 毫秒到 21.3 毫秒。所以我绝对推荐新版。

这两种解决方案都是基于将您的秒整数转换为 timedelta 格式并将其添加到参考日期时间。然后，我简单地捕获结果日期时间的时间部分。

新（更快）选项：

import datetime as dt

seconds = pd.Series(np.random.rand(50)*100).astype(int) # Generating test data

start = dt.datetime(2019,1,1,0,0) # You need a reference point

datetime_series = seconds.astype('timedelta64[s]') + start

time_series = datetime_series.dt.time

time_series

原版（较慢）答案：

不是最优雅的解决方案，但它可以解决问题。

import datetime as dt

seconds = pd.Series(np.random.rand(50)*100).astype(int) # Generating test data

start = dt.datetime(2019,1,1,0,0) # You need a reference point

time_series = seconds.apply(lambda x: start + pd.Timedelta(seconds=x)).dt.time

Answer 2

您应该尽量不要对数据帧进行全面扫描，而是使用矢量化访问，因为它通常效率更高。

幸运的是，pandas 有一个函数可以完全满足您的要求，to_timedelta:

schedule['depTime'] = pd.to_timedelta(schedule['depTime'], unit='s')

它并不是真正的日期时间格式，但它是 pandas 等同于 datetime.timedelta 的格式，是处理时间的一种方便类型。您可以使用 to_datetime 但将以接近 1970-01-01 的完整日期时间结束...

如果你真的需要 datetime.time 个对象，你可以这样获取它们：

schedule['depTime'] = pd.to_datetime(schedule['depTime'], unit='s').dt.time

但在 pandas 数据框中使用它们不太方便。

Python：将秒数转换为数据框列中的日期时间格式

Python: Converting a seconds to a datetime format in a dataframe column

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