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Solución:
Podrías querer to_timedelta aquí.
df.time = pd.to_timedelta(df.time, unit='ms')
df.time
0 NaT
1 00:00:04.067000
2 00:57:24.053000
3 14:01:17.685000
4 16:47:56.311000
5 19:34:35.303000
6 22:21:15.303000
Name: time, dtype: timedelta64[ns]
Para volver al punto de partida, utilice df.total_seconds:
df.time.dt.total_seconds() * 1000
0 NaN
1 4067.0
2 3444053.0
3 50477685.0
4 60476311.0
5 70475303.0
6 80475303.0
Name: time, dtype: float64
Puede separar la porción de tiempo usando
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='ms').dt.time
el resultado será
0 NaN
1 00:00:04.067000
2 00:57:24.053000
3 14:01:17.685000
4 16:47:56.311000
5 19:34:35.303000
6 22:21:15.303000
Name: time, dtype: object
para acercarse a la salida deseada
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'],
unit='ms').dt.strftime('%H:%M:%S:%f').str[:-3]
esto mostrará los microsegundos usando strftime y el corte se convertirá en milisegundos.
Aquí está la salida de df['time']
0
1 00:00:04:067
2 00:57:24:053
3 14:01:17:685
4 16:47:56:311
5 19:34:35:303
6 22:21:15:303
Name: time, dtype: object
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