如何使用Pandas将DataFrame中的时间时长转换为毫秒？

完整解决方案代码 #

import pandas as pd
from io import StringIO

# 生成原始DataFrame
df = """
 b_id          duration1                  duration2                          user

 384           28 days 21:05:16.141263     0 days 00:00:44.999706            Test
 
"""
df = pd.read_csv(StringIO(df.strip()), sep='\\s\\s+', engine='python')

# 将时长字符串转换为毫秒
df['duration1_ms'] = pd.to_timedelta(df['duration1']).total_seconds() * 1000
df['duration2_ms'] = pd.to_timedelta(df['duration2']).total_seconds() * 1000

# 可选：转换为整数毫秒（去掉小数部分）
df['duration1_ms'] = df['duration1_ms'].astype(int)
df['duration2_ms'] = df['duration2_ms'].astype(int)

print(df)

关键步骤说明 #

• 解析时长字符串：pd.to_timedelta()可以自动识别X days hh:mm:ss.ffffff格式的字符串，将其转换为Pandas原生的Timedelta类型，该类型支持各类时间运算。
• 转换为毫秒：调用total_seconds()方法获取时长的总秒数，乘以1000即可得到总毫秒数。
• 整数毫秒处理：如果不需要保留小数部分的毫秒，用astype(int)转换类型即可。

输出示例 #

b_id               duration1              duration2  user  duration1_ms  duration2_ms
0   384  28 days 21:05:16.141263  0 days 00:00:44.999706  Test     2493916141        44999

内容的提问来源于stack exchange，提问作者William