Pandas 如何使用Python Pandas将 hh:mm:ss 转换为分钟

在本文中，我们将介绍如何使用Python Pandas将hh:mm:ss格式的时间数据转换为分钟。

在数据分析的过程中，时间格式的转换是一个非常常见的需求。但是，在进行数据处理时，往往需要将时间数据进行格式转换，例如从hh:mm:ss转换为分钟。

下面是如何使用python pandas将时间数据转换为分钟的几个步骤，以及具体的操作。

1. 导入Python Pandas库和数据

首先，我们需要导入Python Pandas库并从数据源中获取数据。例如：

import pandas as pd

# 和数据源建立连接
source_data = pd.read_csv('data.csv')

这里预设我们的数据源是一个csv格式的文本文件，读取后会将数据储存在source_data中。

在进行时间数据分析之前，我们需要将时间数据转换为Python datetime类型。如何将时间数据转换为datetime呢？我们可以使用Pandas的to_datetime()方法，代码如下：

source_data['time'] = pd.to_datetime(source_data['time'], format='%H:%M:%S')

这里，我们将csv文件中名为”time”的列转换为datetime类型，并指定时间的格式为”%H:%M:%S”。

为了将时间数据转换为分钟，我们可以使用Pandas的apply()方法，代码如下：

source_data['time_in_minutes'] = source_data['time'].apply(lambda x: x.hour*60 + x.minute + x.second/60)

这里，我们将datetime格式的时间数据转换为分钟，并在dataframe中添加一个名为”time_in_minutes”的新列。

这里需要注意的是，datetime格式的数据汇总包含时、分、秒和毫秒四个部分，而我们需要的是分钟数据，因此需要将datetime数据分解计算出分钟，具体方法是将小时乘以60加上分钟数再加上秒数的1/60。

最后，我们可以查看数据的新列”time_in_minutes”，并进行进一步的数据分析：

print(source_data['time_in_minutes'])
print(source_data['time_in_minutes'].describe())

以上代码将打印出所有时间数据转换为分钟后的结果，并输出平均值、标准差、最小值、最大值等统计信息。

到此为止，我们已经学会了如何使用Python Pandas将时间数据从hh:mm:ss格式转换为分钟。本文中介绍的方法使用apply()函数堪称一道典型的Pandas面试题，是大多数数据分析师和数据科学家必须掌握的技能之一。希望今天的学习能为你在未来的数据分析工作中带来帮助。