小编Don*_*ald的帖子

我有一个很大的 CSV 文件，其中有一列名为 TIME。它写为 1318，我想使用 Python/Pandas 将数据转换为 13:18 并将其视为时间而不是 int64。

我试过这样的事情，但这不是我想要的：

df['TIME'] = pd.to_datetime(df['TIME'])

因为我得到了这个：

    1970-01-01 00:00:00.000001318                           
    1970-01-01 00:00:00.000001041                              
    1970-01-01 00:00:00.000000853

有任何想法吗？

这是来自谷歌距离矩阵的回复。我只想将这两个值作为输出，我正在尝试用 Python 提取它。

{
   "destination_addresses" : [ "Hoorn, Nederland" ],
   "origin_addresses" : [ "Amsterdam, Nederland" ],
   "rows" : [
      {
         "elements" : [
            {
               "distance" : {
                  "text" : "45,0 km",
                  "value" : 44952
               },
               "duration" : {
                  "text" : "40 min.",
                  "value" : 2423
               },
               "status" : "OK"
            }
         ]
      }
   ],
   "status" : "OK"
}

这是我迄今为止尝试过的。我想每 15 分钟收到一次来自 Google 的回复并将其写入文件。但是在文件中，我只想要距离和持续时间的值，而我没有运气实现这一点。我不确定来自 Google 的回复是否是正确的 JSON，所以我尝试了 json.loads 但它不允许我从回复中提取某些部分。有任何想法吗？

import requests
import json
import datetime
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

uri = "https://maps.googleapis.com/maps/api/distancematrix/json?origins=Amsterdam&destinations=Hoorn&mode=driving&key=" …