Excel输出中的Python Pandas自定义时间格式

Question

我曾经pandas.groupby将熊猫DataFrame分为两列，并计算平均时间和中值时间。我得到的数据集看起来与此类似：

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

我想将此表导出为ex​​cel，然后将时间列格式设置为Excel中的自定义格式，例如（hh：mm：ss.000）。换句话说，我想将时间视为毫秒级的时间。例如，以这种方式格式化的0.000310995显示为00：00：26.870（26.870秒）。

有人对如何完成这项壮举有任何见识吗？

更新：

通过使用，我已经靠近了一点to_datetime(df['Average Time'], unit='d')。现在，我的时间像1970-01-01 00:02:57.638400在DataFrame中一样格式化。但是，当to_excel用于导出到Excel时，它们的格式1970-01-01 00:02:58与Excel输出中的格式相同。此时，我只需要删除日期部分并增加毫秒精度即可实现我的目标。有什么想法吗？

非常感谢您提供的任何帮助-

Answer 1

您可以在Pandas中使用datetime_format参数ExcelWriter：

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()

给出以下输出：

另请参阅使用Python Pandas和XlsxWriter。