如何總結的時間在數據幀

Question

我有時間的數據的數據幀格式

hh:mm:ss 
hh:mm:ss 

（字符串類型）

我需要能夠總結的值（以獲得總時間）在一些列中。我想知道是否有人有任何建議，以最好的方式來做到這一點，並獲得相同格式的總和。

Answer 1

你可以做到這一點使用timedelta：

import pandas as pd 
import datetime 

data = {'t1':['01:15:31', 
       '00:47:15'], 
     't2':['01:13:02', 
       '00:51:33'] 
     } 

def make_delta(entry): 
    h, m, s = entry.split(':') 
    return datetime.timedelta(hours=int(h), minutes=int(m), seconds=int(s)) 

df = pd.DataFrame(data) 
df = df.applymap(lambda entry: make_delta(entry)) 

df['elapsed'] = df['t1'] + df['t2'] 

In [23]: df 
Out[23]: 
     t1  t2 elapsed 
0 01:15:31 01:13:02 02:28:33 
1 00:47:15 00:51:33 01:38:48 

編輯：我看你需要列要做到這一點，而不是排。在這種情況下做同樣的事情，但：

In [24]: df['t1'].sum() 
Out[24]: Timedelta('0 days 02:02:46') 

Answer 2

也許嘗試使用datetime.timedelta？

import re 
from datetime import timedelta 

_TIME_RE = re.compile(r'(\d+):(\d+):(\d+)') 

def parse_timedelta(line): 
    # Invalid lines (such as blank) will be considered 0 seconds 
    m = _TIME_RE.match(line) 
    if m is None: 
     return timedelta() 
    hours, minutes, seconds = [int(i) for i in m.groups()] 
    return timedelta(hours=hours, minutes=minutes, seconds=seconds) 

def format_timedelta(delta): 
    hours, rem = divmod(delta.seconds + delta.days * 86400, 3600) 
    minutes, seconds = divmod(rem, 60) 
    return '{:02}:{:02}:{:02}'.format(hours, minutes, seconds) 

如果data是包含行的列表：

print(format_timedelta(sum(parse_timedelta(line) for line in data))) 

Answer 3

您可以使用to_timedelta與sum：

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'A': ['18:22:28', '12:15:10']}) 

df['A'] = pd.to_timedelta(df.A) 

print (df) 
     A 
0 18:22:28 
1 12:15:10 

print (df.dtypes) 
A timedelta64[ns] 
dtype: object 

print (df.A.sum()) 
1 days 06:37:38