如何将pandas DataFrame中字符串格式的时间列转换为总分钟数

你可以通过正则提取时间分量的方式实现转换，该方法天然兼容仅包含分钟、同时包含小时+分钟的两种格式：

步骤1：导入依赖并构造示例数据 #

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Time': ['20hours 10minutes', '18hours 10minutes',
                            '15minutes', '1minutes']})

步骤2：核心转换逻辑 #

分别提取小时和分钟的数值，无对应分量时填充为0再做计算：

# 提取小时数，匹配不到小时的行填充0
hours = df['Time'].str.extract(r'(\d+)hours', expand=False).fillna(0).astype(int)
# 提取分钟数
minutes = df['Time'].str.extract(r'(\d+)minutes', expand=False).fillna(0).astype(int)
# 计算总分钟数并写入新列
df['Time_minutes'] = hours * 60 + minutes

转换后结果 #

方案优势 #

• 无需提前做字符串分割、格式判断等额外预处理，适配场景全
• 基于pandas向量化操作实现，性能远高于逐行遍历的写法，大体积数据集也能快速处理
• 正则规则可灵活扩展，后续如果新增秒、天等时间单位，只需要新增对应提取逻辑即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Grasper