数字データを時刻に変換して処理したい

Question

行いたい処理

以下の様なマイクロ秒まで入っているデータを、１分単位で切り捨てて、秒まで表示する様な処理を行い、ラベルをつけたいです。

with open('dat1.csv','w') as f:
  f.write(
'''id,time
1,90000074007
2,90000385068
3,90110385068
4,90201385068	
''')

例）
id,time,label
1,90000074007→1,090000 ,0
2,90000385068→2,090000 ,0
3,90110385068→3,090100 ,1
4,90201385068→4,090200 ,2

試したこと・調べたこと

まずは一つづつ、と考えて時刻として扱えないか試しに以下を行いました。

aTime = datetime.time(90000074007)

結果
OverflowError: signed integer is greater than maximum

色々調べたのですが、元々のdataが上記の様に整数だけだとどの様に応用したらいいのかわかりませんでした。
初歩的なことかもしれませんが、どなたかご教授いただけるとありがたいです。

Comments

[jeanbiego]

4,90201385068→4,090200 ,2
9h 02m 01s 385ms 068us という認識で合ってますか？
labelは分を1桁表示で使うんでしょうか。

[mn.py]

ありがとうございます。
認識であっています。
labelは１分刻みでラベル付けしたいだけですので、分を使うというよりは
090000=0
090100=1
090200=2
100000=60
100100=61
・
・
といった感じで増えていくイメージです。

[jeanbiego]

ありがとうございます。でも、ここではなく質問文を編集するようにしてください。
とりあえず、時刻への変換を回答しましたが、「１分単位で切り捨てて、秒まで表示する様な処理を行い、ラベルをつけたい」というのはよく分かりませんでした。
この辺の、今の課題と求める形の法則性をもっと具体的に書かれると、有用な回答もつくかなと思います。

[mn.py]

ありがとうございました。なれなくてご迷惑おかけいたしましたが、無事解決いたしました！

Answer 1

とりあえず、時刻として扱うためにゼロ埋め～変換を行いました。

import pandas as pd
import io
data = '''id,time
1,90000074007
2,90000385068
3,90110385068
4,90201385068
5,100201385068
'''
df = pd.read_csv(io.StringIO(data))
# ここまでテスト用データ

def zfill_12(t):
    return str(t).zfill(12)
df["time"] = df["time"].apply(zfill_12)  # 時をゼロ埋め
df["time"] = pd.to_datetime(df["time"], format="%H%M%S%f")  # 文字列→時刻
print(df)
#   id                       time
#0   1 1900-01-01 09:00:00.074007
#1   2 1900-01-01 09:00:00.385068
#2   3 1900-01-01 09:01:10.385068
#3   4 1900-01-01 09:02:01.385068
#4   5 1900-01-01 10:02:01.385068