当输入的字符串/对象格式错误，％H并不适用于所有行时，如何将对象或字符串转换为时间格式

Question

之前曾询问过similar question，但未收到任何回复

我已经在许多论坛中寻找解决方案。其他问题涉及一年，但我的问题不涉及-只是H：M：S

我在网络上抓取了此data，该邮件返回了

时间-36:42 38:34 1:38:32 1:41:18

此处的数据样本：Source data 1和Source data 2

我需要像这样的几分钟36.70 38.57 98.53 101.30

为此，我尝试了此操作：

time_mins = []
for i in time_list:
    h, m, s = i.split(':')
    math = (int(h) * 3600 + int(m) * 60 + int(s))/60
    time_mins.append(math)

但是那不起作用，因为36:42的格式不是H：M：S，所以我尝试使用此格式转换36:42

df1.loc[1:,6] = df1[6]+ timedelta(hours=0)

和此

df1['minutes'] = pd.to_datetime(df1[6], format='%H:%M:%S')

但是没有运气。

我可以在提取阶段这样做吗？我必须做500多个行

row_td = soup.find_all('td') 

如果没有，转换为数据帧后如何处理

提前感谢

Answer 1

我没有大熊猫的经验，但是您可能会发现这很有用

...
for i in time_list:
    parts = i.split(':')
    minutes_multiplier = 1/60
    math = 0
    for part in reversed(parts):
        math += (minutes_multiplier * int(part))
        minutes_multiplier *= 60
    time_mins.append(math)
...

Answer 2

如果输入（时间增量字符串）仅包含小时/分钟/秒（无天等），则可以使用应用于列的自定义函数：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Time': ['36:42', '38:34', '1:38:32', '1:41:18']})

def to_minutes(s):
    # split string s on ':', reverse so that seconds come first
    # multiply the result as type int with elements from tuple (1/60, 1, 60) to get minutes for each value
    # return the sum of these multiplications
    return sum(int(a)*b for a, b in zip(s.split(':')[::-1], (1/60, 1, 60)))

df['Minutes'] = df['Time'].apply(to_minutes)
# df['Minutes']
# 0     36.700000
# 1     38.566667
# 2     98.533333
# 3    101.300000
# Name: Minutes, dtype: float64

Edit：我花了一段时间才找到它，但这是this question的变体。我的回答是基于this reply。

Answer 3

您走在正确的轨道上。下面对您的代码进行了一些修改，并获取了会议记录。

创建函数

def get_time(i):
    ilist = i.split(':')
    if(len(ilist)==3):
        h, m, s = i.split(':')
    else:
        m, s = i.split(':')
        h = 0
math = (int(h) * 3600 + int(m) * 60 + int(s))/60
return np.round(math, 2)

使用split调用函数

x = "36:42 38:34 1:38:32 1:41:18"
x = x.split(" ")
xmin = [get_time(i) for i in x]
xmin

[输出] >>

[36.7, 38.57, 98.53, 101.3]