如何在Python中将Timedelta转换为数值格式（如4138000.0）

我正在Jupyter Lab中处理Netflix观看历史的DataFrame，编写了如下代码：

df.loc[df['Profile Name'] == 'karladdo201', 'Duration'].astype('timedelta64[s]').sum()

得到结果：

Timedelta('8 days 12:02:45')

我希望通过以下代码得到类似4138000.0的数值格式结果，该如何修改？

viewTime = {}
viewTime.update({"karladdo201": df.loc[df['Profile Name']=='karladdo201','Duration'].astype('timedelta64[s]').sum()})
viewTime

只需要在sum()之后加上.total_seconds()方法，就能把Timedelta类型的结果转换成总秒数的浮点数。修改后的代码如下：

viewTime = {}
viewTime.update({"karladdo201": df.loc[df['Profile Name']=='karladdo201','Duration'].astype('timedelta64[s]').sum().total_seconds()})
viewTime

你也可以省略astype('timedelta64[s]')这一步，直接对原始Duration列求和后调用total_seconds()，结果完全一致：

viewTime = {}
viewTime.update({"karladdo201": df.loc[df['Profile Name']=='karladdo201','Duration'].sum().total_seconds()})
viewTime

原理很直白：sum()返回的是Pandas的Timedelta对象，total_seconds()会把这个时间差直接转换成以秒为单位的浮点数，正好匹配你要的数值格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者righthere