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01:33:33(時間)のobject型データをint型にしてdescribe()し、四分位範囲を突き止めたい

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前提・実現したいこと

dataframeの中にある、
5:36:00のような時間のデータを
int型にしてgroupby().describe()
で四分位範囲を出し、箱ひげ図を描画したいと考えています。

そこでpd.to_datetime型に変えようとしたり、
シンプルにint型にしようとastype(int)などをしてみましたが、

ValueError: invalid literal for int() with base 10: '5:36:00'


等が発生し、上手くいきません。
何かいい方法はありませんでしょうか?

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt

with codecs.open("G:\Ebis 20190913~1023.csv",
                 "r", "Shift-JIS", "ignore") as file:
    df = pd.read_table(file, delimiter=",", dtype={'ユーザー名': object})
df.head()

df['wanna_know'].astype(int)

データ

num  時間
0       5:36:00
1       0:00:00
2       0:00:00
3       2:57:00
4       0:00:00
...   
1732    0:00:00
1733    0:00:00
1734    0:00:00
1735    0:00:00

何卒宜しくお願い致します。

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回答 1

checkベストアンサー

+1

sec = pd.to_timedelta(df['時間']).dt.total_seconds()


にて秒(float型)に変換できるかと思います

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  • 2019/11/07 20:03

    magichan様
    ご回答ありがとうございます!
    助かりました!

    キャンセル

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