pandas - 有没有办法在数据帧的特定列中修复或绕过奇怪的时间格式？

Question

我正在使用 Pandas 中的 SLURM 数据集，该数据集在“Elapsed”列中具有像这样的时间格式:

00:00:00
00:26:51

但是，有时会有超过 24 小时的部分，它会显示如下:

1-00:02:00
3-01:25:02

我想找到整个列的平均值，但它错误地处理了条目超过 24 小时的条目的 to_timedelta 转换，如上所示。一个例子是这样的:

Before to_timedelta: 3-01:25:02
after to_timedelta: -13 days +10:34:58

我不能简单地将该列转换为新格式，因为当条目不超过 24 小时时，前面的零不存在，例如: 0-20:00:00如果有办法，我相信这种方法将是最简单的。
有没有办法解决这种转换或解决这个问题的任何其他想法？

Answer 1

一种解决方法是更换 -与 days :

pd.to_timedelta(df['time'].str.replace('-','days'))

输出(以上 4 行):

0   0 days 00:00:00
1   0 days 00:26:51
2   1 days 00:02:00
3   3 days 01:25:02
Name: time, dtype: timedelta64[ns]