Python Dataframe：将 hh:mm:ss 格式的时间列转换为新列中的总分钟数

Question

我有下面的示例输入表。时间列的格式为 hh:mm:ss 或小时、分钟和秒。

姓名	时间
吉姆	1:33:04
克丽丝	0:06:39
比利	10:00:02

创建上表的代码是：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name':["Jim","Chrissy","Billy"], 'Time':['1:33:04', '0:06:39', '10:00:02']})

我想创建一个名为“_timemin”的新列，将时间列转换为分钟。例如，10:00:02 等于 600.03 分钟。

我尝试应用以下代码，但没有成功：

df['_timemin'] = df['Time'].str.split(':').apply(lambda x: (int(x[0])*60) + int(x[1])) + int(x[2]/60)  

...上面的代码产生错误：

NameError: name 'x' is not defined

Answer 1

这是一个示例，说明如何使用日期时间模块来获取时间并将其转换为分钟：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# Sample DataFrame
data = {'Time': ['01:30:45', '02:15:20', '00:45:10']}  # Sample 'Time' data
df = pd.DataFrame(data)

# Function to convert HH:MM:SS format to minutes
def time_to_minutes(time_str):
    time_obj = datetime.strptime(time_str, "%H:%M:%S")
    total_minutes = time_obj.hour * 60 + time_obj.minute + time_obj.second / 60
    return total_minutes

# Applying the function to the DataFrame's 'Time' column
df['_timemin'] = df['Time'].apply(time_to_minutes)

print(df)