我正在尝试将时间序列索引转换为一天中的秒数，即随着时间的推移，秒数从 0-86399 增加。我目前可以恢复一天中的时间，但无法以矢量化方式将其转换为秒数:
df['timeofday'] = df.index.time
有什么想法吗？谢谢。
请您参考如下方法:
正如@Jeff 指出的那样，我原来的回答误解了你在做什么。但是以下应该可以工作并且它是矢量化的。我的答案依赖于 numpy datetime64 操作(从当前 datetime64 中减去一天的开始，然后用 timedelta64 进行划分以获得秒数) :
>>> df
A
2011-01-01 00:00:00 -0.112448
2011-01-01 01:00:00 1.006958
2011-01-01 02:00:00 -0.056194
2011-01-01 03:00:00 0.777821
2011-01-01 04:00:00 -0.552584
2011-01-01 05:00:00 0.156198
2011-01-01 06:00:00 0.848857
2011-01-01 07:00:00 0.248990
2011-01-01 08:00:00 0.524785
2011-01-01 09:00:00 1.510011
2011-01-01 10:00:00 -0.332266
2011-01-01 11:00:00 -0.909849
2011-01-01 12:00:00 -1.275335
2011-01-01 13:00:00 1.361837
2011-01-01 14:00:00 1.924534
2011-01-01 15:00:00 0.618478
df['sec'] = (df.index.values
- df.index.values.astype('datetime64[D]'))/np.timedelta64(1,'s')
A sec
2011-01-01 00:00:00 -0.112448 0
2011-01-01 01:00:00 1.006958 3600
2011-01-01 02:00:00 -0.056194 7200
2011-01-01 03:00:00 0.777821 10800
2011-01-01 04:00:00 -0.552584 14400
2011-01-01 05:00:00 0.156198 18000
2011-01-01 06:00:00 0.848857 21600
2011-01-01 07:00:00 0.248990 25200
2011-01-01 08:00:00 0.524785 28800
2011-01-01 09:00:00 1.510011 32400
2011-01-01 10:00:00 -0.332266 36000
2011-01-01 11:00:00 -0.909849 39600
2011-01-01 12:00:00 -1.275335 43200
2011-01-01 13:00:00 1.361837 46800
2011-01-01 14:00:00 1.924534 50400
2011-01-01 15:00:00 0.618478 54000
