首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

将累积时间字符串转换为pandas datetime格式

累积时间字符串是指一个字符串,表示了一段时间的累积值,例如"10 days 5 hours 30 minutes"。而pandas datetime格式是pandas库中的一种数据类型,用于表示日期和时间。

要将累积时间字符串转换为pandas datetime格式,可以使用pandas库中的to_timedelta函数。该函数可以将时间间隔字符串转换为pandas的Timedelta类型。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

def convert_to_datetime(time_str):
    # 使用空格分割字符串
    parts = time_str.split()
    
    # 初始化时间间隔为0
    timedelta = pd.Timedelta(0)
    
    # 遍历每个部分
    for i in range(0, len(parts), 2):
        value = int(parts[i])
        unit = parts[i+1]
        
        # 根据单位转换为对应的时间间隔
        if unit == 'days':
            timedelta += pd.Timedelta(days=value)
        elif unit == 'hours':
            timedelta += pd.Timedelta(hours=value)
        elif unit == 'minutes':
            timedelta += pd.Timedelta(minutes=value)
        elif unit == 'seconds':
            timedelta += pd.Timedelta(seconds=value)
        elif unit == 'milliseconds':
            timedelta += pd.Timedelta(milliseconds=value)
        elif unit == 'microseconds':
            timedelta += pd.Timedelta(microseconds=value)
    
    # 返回转换后的pandas datetime格式
    return pd.Timestamp('1970-01-01') + timedelta

# 测试示例
time_str = "10 days 5 hours 30 minutes"
datetime = convert_to_datetime(time_str)
print(datetime)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
1970-01-11 05:30:00

这样,累积时间字符串就成功转换为了pandas datetime格式。

对于这个问题,腾讯云没有特定的产品或链接与之相关。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • datetime时间转化成类似于*** 时间前的描述字符串

    timeago.js 是一个非常简洁、轻量级、不到 2kb 的很简洁的Javascript库,用来datetime时间转化成类似于*** 时间前的描述字符串,例如:“3小时前”。...本地化支持,默认自带中文和英文语言,基本够用; 之前 xxx 时间前、xxx 时间后; 支持自动实时更新; 支持npm方式和浏览器script方式; 测试用例完善,执行良好; 项目官网地址。...:12:12'); // 在这里设置相对时间 timeagoInstance.format('2016-06-12', 'zh_CN'); 2....格式时间戳,字符串 new timeago().format( new Date().getTime() - 11 * 1000 * 60 * 60 ); // will get '11 hours...被渲染的节点必须要有 datetime 或者 data-timeago 属性,属性值为日期格式字符串。 5. 注册本地语言 你可以自己自定义注册 register 你自己的语言.

    61710

    java 时间转换,秒转换为时分秒格式

    介绍 主要讲解java 环境下,如何秒转换为播放器的格式:00:00:00(时:分:秒)。 很多情况下存储一个视频或者音频的长度可能都是秒。而我们UI上显示需要显示成时分秒格式。...以前弄过很多次的这种时间转变。但是每次隔一段较长时间后。 再次需要的时候,经常重头开始。所以想写一篇彻底交代该如何实现的文章。 把整个思路也进行完整的交代。...但是时分秒格式化显示的时候,没有小数位。我们可以直接取整,得到实际的小时数。 second % 3600:这个百分号在计算的时候是定义了取余计算。也就是我们除法除不尽的时候的余数值。...如果我们想补充更长调整2为其他数字就可以了,在String进行格式化的时候会根据这个值判断整数长度是否满足,不够的就会补0。 6行代码,实现00:00:00格式

    94220

    Pandas库常用方法、函数集合

    : 删除重复的行 str.strip: 去除字符串两端的空白字符 str.lower和 str.upper: 字符串换为小写或大写 str.replace: 替换字符串中的特定字符 astype:...一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area...:绘制散点矩阵图 pandas.plotting.table:绘制表格形式可视化图 日期时间 to_datetime: 输入转换为Datetime类型 date_range: 生成日期范围 to_timedelta...: 输入转换为Timedelta类型 timedelta_range: 生成时间间隔范围 shift: 沿着时间数据移动 resample: 对时间序列进行重新采样 asfreq: 时间序列转换为指定的频率...用于访问Datetime中的属性 day_name, month_name: 获取日期的星期几和月份的名称 total_seconds: 计算时间间隔的总秒数 rolling: 用于滚动窗口的操作 expanding

    27410

    时间序列 | 字符串和日期的相互转换

    若读取excel文档时还能保留原本日期时间格式,但有时却差强人意,读取后为字符串格式,尤其是以csv格式存储的数据。此时就需要用到字符串日期格式。 ?...本文介绍比较常用的字符串与日期格式互转的方法,是属于时间序列中部分内容。 ---- datetime.datetime datetime以毫秒形式存储日期和时间。...-- datetime换为字符串 datetime.strftime() 利用str或strftime方法(传入一个格式字符串),datetime对象和pandas的Timestamp对象可以被格式化为字符串...例如 2020-05-25 %D %m/%d/%y 简写形式,例如 05/25/20 格式化编码字符串换为 datetime datetime.strptime() >>> value = '2020...也知道了字符串转化为datetime对象。 在数据处理过程中,特别是在处理时间序列过程中,常常会出现pandas.

    7.3K20

    一场pandas与SQL的巅峰大战(三)

    下面我们提取一下ts字段中的天,时间,年,月,日,时,分,秒信息。 ? 在MySQL和Hive中,由于ts字段是字符串格式存储的,我们只需使用字符串截取函数即可。...日期转换 1.可读日期转换为unix时间戳 在pandas中,我找到的方法是先将datetime64[ns]转换为字符串,再调用time模块来实现,代码如下: ?...在pandas中,我们看一下如何str_timestamp列转换为原来的ts列。这里依然采用time模块中的方法来实现。 ?...: 在pandas中,借助unix时间戳转换并不方便,我们可以使用datetime模块的格式化函数来实现,如下所示。...#str_ts是字符串格式,转换出的dt_ts是datetime64[ns]格式 data['dt_ts'] = pd.to_datetime(data['str_ts'], format='%Y-%m

    4.5K20

    pandas 变量类型转换的 6 种方法

    本篇继续更新pandas系列,感兴趣可以关注这个话题,第一时间更新。...('2018-01-05')]) # 默认错位格式为raise,遇到非数字字符串类型报错 pd.to_numeric(s, errors='raise') # 错位格式为ignore,只对数字字符串转换..., 其他类型一律忽视不转换, 包含时间类型 pd.to_numeric(s, errors='ignore') # 时间字符串和bool类型强制转换为数字, 其他均转换为NaN pd.to_numeric...a = '[1,2,3]' type(a) >> str eval(a) >> [1, 2, 3] 5、转换时间类型 使用to_datetime函数数据转换为日期类型,用法如下: pandas.to_datetime...=False, origin='unix') 参数比较多,常用的就是format,按照指定的字符串strftime格式解析日期,一般情况下该函数可以直接自动解析成日期类型。

    4.6K20
    领券