python - 转换ISO 8601数据的 Pandas 列为秒

我正在尝试将ISO8601持续时间数据的pandas dataframe列转换为total seconds。持续时间值看起来像PT7M7S这意味着7分7秒。如果我使用类似isodate.parse_duration("PT7M7S")的方法，isodate 0.5.4在解析一个字符串时是有效的。但是，我需要在pandas列上运行相同的命令，不知道如何运行。我尝试了isodate.parse_duration(df2['duration'])，但它返回了TypeError: Expecting a string。
以下代码创建测试数据帧：

df = ["PT7M7S", "PT7M14S", "PT6M45S"]
df = pd.DataFrame.from_dict(df)
names = df.columns.tolist()
names[names.index(0)] = 'duration'
df.columns = names

这是我尝试但无效的代码：

import isodate
dur = isodate.parse_duration(df['duration'])
df['duration'] = dur.total_seconds()

理想的输出是让列duration包含与该行对应的总秒数。例如，它将读取PT7M7S而不是第一行。
我很感激你的帮助。谢谢。

最佳答案

您可以使用str.extract来解析字符串：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'duration': ["PT7M7S", "PT7M14S", "PT6M45S"]})
df[['minutes','seconds']] = df['duration'].str.extract(r'PT(\d+)M(\d+)S', expand=True).astype('int')
df['total_seconds'] = 60*df['minutes'] + df['seconds']

产量

  duration  minutes  seconds  total_seconds
0   PT7M7S        7        7            427
1  PT7M14S        7       14            434
2  PT6M45S        6       45            405