如何用Pandas计算DataFrame列中字典的每周总时长

假设你的DataFrame df 的hours列每个元素都是存储每日时段的字典，要计算每周总时长，可以按照以下步骤实现：

1. 编写单日时长计算函数 #

先写一个辅助函数，把类似'8:0-18:30'的时段字符串转换成小时数：

from datetime import datetime

def calculate_daily_hours(time_str):
    # 拆分开始和结束时间
    start_str, end_str = time_str.split('-')
    # 解析为datetime对象（固定日期不影响差值计算）
    start = datetime.strptime(start_str, '%H:%M')
    end = datetime.strptime(end_str, '%H:%M')
    # 计算时长并转换为小时
    duration = (end - start).total_seconds() / 3600
    # 处理当天无时长的情况（比如0:0-0:0）
    return max(duration, 0)

2. 计算单条记录的每周总时长 #

对hours列的每个字典，遍历所有时段值，用上面的函数计算单日时长后求和：

def calculate_weekly_total(hours_dict):
    return sum(calculate_daily_hours(time_str) for time_str in hours_dict.values())

3. 应用到整个DataFrame #

用apply方法把函数应用到hours列，生成新的总时长列：

import pandas as pd

# 测试数据
data = {
    'hours': [
        {'Monday': '0:0-0:0',
         'Tuesday': '8:0-18:30',
         'Wednesday': '8:0-18:30',
         'Thursday': '8:0-18:30',
         'Friday': '8:0-18:30',
         'Saturday': '8:0-14:0'}
    ]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 生成每周总时长列
df['weekly_total_hours'] = df['hours'].apply(calculate_weekly_total)

# 查看结果
print(df['weekly_total_hours'])

运行后输出为：

0    48.0
Name: weekly_total_hours, dtype: float64

补充说明 #

• 自动处理0:0-0:0这类无时长的情况，返回0
• 如果遇到跨天时段（比如22:00-6:00），当前函数会返回负数，可根据实际需求调整逻辑（比如加上24小时）
• 计算结果为小时单位的浮点数，方便后续统计分析

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Malik Hamza