DataFrame中datetime.time与int类型除法运算报错的解决方法

因为datetime.time对象不支持直接和整数做除法运算，得先把时间转换成可计算的数值，完成除法后再转回时间格式，具体步骤如下：

• 第一步：将time列转换为总秒数
  先把datetime.time类型转成字符串，再用pd.to_timedelta转为时间差类型，最后提取总秒数：

  result['total_seconds'] = pd.to_timedelta(result['time'].astype(str)).dt.total_seconds()
  

• 第二步：计算平均秒数
  用总秒数除以days列的整数，得到每天的平均秒数：

  result['avg_seconds'] = result['total_seconds'] / result['days']
  

• 第三步：将平均秒数转回datetime.time类型
  把平均秒数转成时间差类型，再提取其中的time属性：

  result['avg_time'] = pd.to_timedelta(result['avg_seconds'], unit='s').dt.time
  

如果想简化成一行代码，也可以这么写：

result['avg_time'] = (pd.to_timedelta(result['time'].astype(str)).dt.total_seconds() / result['days']
                     .apply(lambda sec: pd.to_timedelta(sec, unit='s').time()))

注意：如果计算出的平均秒数带有小数，转成datetime.time时会保留微秒部分，要是不需要可以提前对avg_seconds做取整处理，比如result['avg_seconds'] = (result['total_seconds'] / result['days']).round()。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Grzegorz Z