python - 如何将时间拆分为小时？

Question

我有一个数据框，其中包含用户在某个网页(任务)上花费的秒数，如下所示:

UserID  Page1   Page2   Page3 ....
24      2789    2375    574 
39      3745    3800    4567
35      100     300     1005
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我想将这些秒数拆分为如下几小时，以便我可以知道每个用户在他/她浏览网站的某个小时内在哪个页面上:

UserID  Hour1     Hour2     Hour3  ....
24      Page1     Page1     Page2 
39      Page1     Page2     Page3
35      Page1     Page1     Page1
.
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Answer 1

您真的希望最终输出列是实际小时数还是仅以小时形式显示原始数据？如果后者这应该工作

# Melt down DataFrame
df = df.melt(id_vars='UserID',var_name='Page',value_name='Seconds')

  UserID Page   Seconds
0   24  Page1   2789
1   39  Page1   3745
2   35  Page1   100
3   24  Page2   2375
4   39  Page2   3800
5   35  Page2   300
6   24  Page3   574
7   39  Page3   4567
8   35  Page3   1005

# Create column of Seconds converted to Hours
df['Hours'] = df['Seconds'] / 60

# Convert float to int data type
df['Hours'] = df['Hours'].astype(int)

UserID  Page    Seconds Hours
0   24  Page1   2789    46
1   39  Page1   3745    62
2   35  Page1   100     1
3   24  Page2   2375    39
4   39  Page2   3800    63
5   35  Page2   300     5
6   24  Page3   574     9
7   39  Page3   4567    76
8   35  Page3   1005    16

# Create new DataFrame of pivoted df DataFrame
df_hrs = df.pivot_table(index=['UserID'],columns=['Page'], values='Hours')

# Reset index to flatten DataFrame
df_hrs.reset_index(inplace=True)

# Change column name attribute
df_hrs.columns.rename('',inplace=True)

 UserID Page1   Page2   Page3
0   24   46     39      9
1   35   1      5       16
2   39   62     63      76