如何正确比较Pandas中datetime.time类型的数据？

datetime.time是时间点类型，和整数、timedelta（时长类型）属于不同数据类型，自然没法直接比较。给你两种实用的解决思路：

方法1：将time对象转为总秒数，和目标时长的秒数比较 #

把datetime.time转换成对应的总秒数（比如0时21分4秒就是21*60+4=1264秒），再和目标时长的秒数（比如2小时=7200秒）做数值比较：

import pandas as pd
from datetime import time

# 示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'tat': [time(0,21,4), time(2,10,0), time(1,59,59)]})

# 判断是否小于2小时（7200秒）
df['less_than_2h'] = df['tat'].apply(lambda x: x.hour*3600 + x.minute*60 + x.second) < 7200
# 或者用更简洁的写法：利用timedelta计算总秒数
# df['less_than_2h'] = df['tat'].apply(lambda x: pd.Timedelta(hours=x.hour, minutes=x.minute, seconds=x.second).total_seconds()) < 7200

方法2：将目标时长转为datetime.time对象，直接比较 #

如果你的判断逻辑是“是否早于N点0分0秒”（比如小于2小时等价于时间点早于2:00:00），可以直接把目标时长转换成datetime.time对象，和原列的time值直接比较：

# 2小时对应的time对象是time(2,0,0)
df['less_than_2h'] = df['tat'] < time(2, 0, 0)

这个方法更直观，因为datetime.time类型本身支持直接比较大小（按时分秒的顺序逐一对比）。

验证结果 #

运行上面的代码后，df的less_than_2h列会返回：

• 第一行time(0,21,4)：True
• 第二行time(2,10,0)：False
• 第三行time(1,59,59)：True

完全符合预期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Soumya Pandey