guardar - Formato de tiempo personalizado de Python Pandas en salida de Excel

pandas set index

Question

He usado pandas.groupby para agrupar un DataFrame de pandas en dos columnas y calcular las horas promedio y mediana. Mi conjunto de datos resultante es similar a esto:

Size        Category        Average Time        Median Time
 1             A            0.002056385         0.000310995
               B                                0.000310995
               C            0.000310995
 10            A                                0.001852681
               B            0.000310995
               C            0.000310995

Me gustaría exportar esta tabla para sobresalir y formatear las columnas de tiempo como un formato personalizado en Excel, como por ejemplo (hh: mm: ss.000). En otras palabras, quiero ver los tiempos como tiempos de nivel de milisegundos. Por ejemplo, 0.000310995 formateado de esta manera se muestra como 00: 00: 26.870 (26.870 segundos).

¿Alguien tiene alguna idea de cómo lograr esta hazaña?

ACTUALIZAR:

Me he acercado un poco más usando to_datetime(df[''Average Time''], unit=''d'') . Mi tiempo ahora está formateado como 1970-01-01 00:02:57.638400 en el DataFrame. Sin embargo, al usar to_excel para exportar a Excel están formateados como 1970-01-01 00:02:58 en el resultado de Excel. En este punto, solo necesito soltar la parte de fecha y agregar precisión de milisegundos para lograr mi objetivo. ¿Alguna idea?

Muchas gracias de antemano por cualquier ayuda que pueda ofrecer:

Answer 1

Puede usar el parámetro datetime_format de ExcelWriter en pandas:

import pandas as pd
from datetime import datetime


df = pd.DataFrame([datetime(2014, 9, 18, 12, 30, 5, 60000)])

writer = pd.ExcelWriter("time.xlsx",  datetime_format=''hh:mm:ss.000'')

df.to_excel(writer, "Sheet1")

writer.close()

Lo que da el siguiente resultado:

Consulte también Trabajar con Python Pandas y XlsxWriter .