将十进制秒数连接到Pandas中的时间列

在Pandas中，可以使用to_datetime函数将十进制秒数连接到时间列。to_datetime函数将输入的时间数据转换为Pandas的时间格式，并将其作为新的时间列添加到DataFrame中。

下面是一个完善且全面的答案：

将十进制秒数连接到Pandas中的时间列可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd

1. 创建一个包含十进制秒数的列的DataFrame：

data = {'decimal_seconds': [0.123, 1.234, 12.345, 123.456]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 将十进制秒数转换为时间格式并连接到时间列：

df['time'] = pd.to_datetime(df['decimal_seconds'], unit='s')

在这里，to_datetime函数的第一个参数是要转换的列，第二个参数unit='s'表示输入的时间单位是秒。

1. 打印输出DataFrame：

print(df)

输出结果如下：

   decimal_seconds                    time
0            0.123 1970-01-01 00:00:00.123
1            1.234 1970-01-01 00:00:01.234
2           12.345 1970-01-01 00:00:12.345
3          123.456 1970-01-01 00:02:03.456

这样，我们成功将十进制秒数连接到Pandas中的时间列。

这个方法适用于需要将十进制秒数转换为时间格式的场景，例如处理时间序列数据、分析时间相关的数据等。

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