如何在Python中将DataFrame的HH:MM:SS.SS格式时间转为秒数？

你的报错原因很明确：原函数尝试把带小数的秒字符串（比如'10.951'）转成整数，自然会失败。下面提供两种可行的解决方法：

方法一：修改自定义函数 #

调整函数逻辑，将秒部分转为浮点数而非整数，保留小数精度：

def time_convert(x):
    h, m, s = x.split(':')
    return int(h) * 3600 + int(m) * 60 + float(s)

df['Time'] = df['Time'].apply(time_convert)

这种方法逻辑直观，适合小数据量场景。

方法二：使用Pandas内置方法（推荐） #

利用Pandas的时间处理能力，更高效且代码更简洁，尤其适合大数据集：

import pandas as pd

# 将Time列转换为datetime类型，指定格式匹配带小数的秒
df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'], format='%H:%M:%S.%f')
# 计算从当日0时0分0秒开始的总秒数（含小数）
df['Time'] = df['Time'].dt.total_seconds()

运行后，你的示例数据第一行15:15:10.951会被转换为54910.951，完全符合需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Manish Gurung