我有一個像這樣的字符串變量09:30:00.031883382。我想將其轉換為時間格式。我試過pd.to_datetime(pd.time, unit ='ns').dt.time和pd.to_datetime(pd.time, format ="%H:%M:%S.%f").dt.time.他們都把時間四舍五入到09:30:00.031883。任何人都可以教我如何將此字符串轉換為時間格式，但請將時間保持在納秒級的準確度（請在秒后保留所有 9 位數字）。
1 回答
慕桂英3389331
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當您將沒有日期的時間字符串提供給 時pd.to_datetime()，如在 中'09:30:00.031883382'，pandas 默認將當前日期插入到結果Timestamp對象中。（Timestamp對象總是同時具有日期和時間。）出于某種原因，這種默認行為似乎放棄了納秒，而明確提供日期（例如當前日期）會在結果中保留納秒Timestamp：
In [1]: d1 = pd.to_datetime('09:30:00.031883382')
In [2]: d1
Out[2]: Timestamp('2019-02-09 09:30:00.031883')
In [3]: d1.nanosecond
Out[3]: 0
In [4]: d2 = pd.to_datetime('2019-02-09 09:30:00.031883382')
In [5]: d2
Out[5]: Timestamp('2019-02-09 09:30:00.031883382')
In [6]: d2.nanosecond
Out[6]: 382
因此，一種解決方案是指定有效日期和納秒分辨率時間。
另一種解決方案是使用pd.to_timedelta代替pd.to_datetime：
In [7]: d3 = pd.to_timedelta('09:30:00.031883382')
In [8]: d3
Out[8]: Timedelta('0 days 09:30:00.031883')
In [9]: d3.nanoseconds # timedelta uses "nanosecondS" but timestamp uses "nanosecond"
Out[9]: 382
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