CSV формат и типы данных

>>> d = StringIO('''
12:22:45; 0.35674; 25.33305; 1
12:22:45; 0.35674; 25.33305; 1
12:22:45; 0.35674; 25.33305; 1'''
)
>>> np.loadtxt(d, dtype=[('1','O'),('2','f8'),('3','f8'),('4','i8')],delimiter=";")
array([('12:22:45', 0.35674, 25.33305, 1),
       ('12:22:45', 0.35674, 25.33305, 1),
       ('12:22:45', 0.35674, 25.33305, 1)],
      dtype=[('1', 'O'), ('2', '<f8'), ('3', '<f8'), ('4', '<i8')])
>>>

import numpy
from matplotlib.dates import strpdate2num, num2date
convert = lambda x: num2date(strpdate2num('%H/%M/%S')(x))
numpy.loadtxt("Data2.csv", delimiter=";", converters={0:convert})

x.decode()

from io  import StringIO
from datetime import timedelta
import time
import numpy as np
 
d = StringIO('''
12:22:45; 0.35674; 25.33305; 1
12:22:45; 0.35674; 25.33305; 1
12:22:45; 0.35674; 25.33305; 1'''
)
 
def str2delta(s:str,fmt:str='%H:%M:%S'):
    t = time.strptime(s,fmt)
    td = timedelta(hours=t.tm_hour, minutes=t.tm_min, seconds=t.tm_sec)
    return td
 
result = np.loadtxt(d, 
    converters={
        # конвертер для нулевого столбца - duration превращаем в обычные секунды
        0:lambda s:str2delta(s.decode('utf8')).total_seconds(),
        },
    delimiter=";"
)
 
print(result)

>>> str(timedelta(seconds=4.456500e+04))
'12:22:45'
>>>