我正在尝试将时间序列索引转换为一天中的秒数，即随着时间的推移，秒数将从0-86399增加。我目前可以恢复一天中的时间，但是无法通过矢量化方式将其转换为秒：
df['timeofday'] = df.index.time
有任何想法吗？谢谢。
最佳答案
正如@Jeff指出的那样，我的原始答案误解了您在做什么。但是以下内容应该起作用，并且已将其向量化。我的答案依赖于numpy的datetime64操作（从当前的datetime64减去一天的开始，然后用timedelta64除以得到秒）：
>>> df
A
2011-01-01 00:00:00 -0.112448
2011-01-01 01:00:00 1.006958
2011-01-01 02:00:00 -0.056194
2011-01-01 03:00:00 0.777821
2011-01-01 04:00:00 -0.552584
2011-01-01 05:00:00 0.156198
2011-01-01 06:00:00 0.848857
2011-01-01 07:00:00 0.248990
2011-01-01 08:00:00 0.524785
2011-01-01 09:00:00 1.510011
2011-01-01 10:00:00 -0.332266
2011-01-01 11:00:00 -0.909849
2011-01-01 12:00:00 -1.275335
2011-01-01 13:00:00 1.361837
2011-01-01 14:00:00 1.924534
2011-01-01 15:00:00 0.618478
df['sec'] = (df.index.values
- df.index.values.astype('datetime64[D]'))/np.timedelta64(1,'s')
A sec
2011-01-01 00:00:00 -0.112448 0
2011-01-01 01:00:00 1.006958 3600
2011-01-01 02:00:00 -0.056194 7200
2011-01-01 03:00:00 0.777821 10800
2011-01-01 04:00:00 -0.552584 14400
2011-01-01 05:00:00 0.156198 18000
2011-01-01 06:00:00 0.848857 21600
2011-01-01 07:00:00 0.248990 25200
2011-01-01 08:00:00 0.524785 28800
2011-01-01 09:00:00 1.510011 32400
2011-01-01 10:00:00 -0.332266 36000
2011-01-01 11:00:00 -0.909849 39600
2011-01-01 12:00:00 -1.275335 43200
2011-01-01 13:00:00 1.361837 46800
2011-01-01 14:00:00 1.924534 50400
2011-01-01 15:00:00 0.618478 54000
关于python-2.7 - Pandas -Python 2.7:如何将时间序列索引转换为一天中的秒？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/23879313/