如何将Python DataFrame时间列转换为时分秒及累计秒数列？

解决方案 #

首先确保你的time列是datetime类型（如果pd.read_csv未自动识别的话）：

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

1. 创建仅含时分秒的hour列

如果需要字符串格式的时分秒（如21:00:00）：

df['hour'] = df['time'].dt.strftime('%H:%M:%S')

如果需要datetime.time对象类型：

df['hour'] = df['time'].dt.time

2. 创建从0点开始的累计秒数seconds列

有两种简洁实现方式，结果完全一致：

方式1：直接计算时分秒对应的秒数总和

df['seconds'] = df['time'].dt.hour * 3600 + df['time'].dt.minute * 60 + df['time'].dt.second

方式2：计算当前时间与当天0点的时间差，取总秒数

# normalize()会将时间转换为当天00:00:00，再计算时间差的总秒数
df['seconds'] = (df['time'] - df['time'].dt.normalize()).dt.total_seconds()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrew