Python pandas.to_timedelta函数方法的使用-CJavaPy

pandas.to_timedelta(arg, unit='ns', box=True, errors='raise') [source]

将参数转换为timedelta。

时间增量是时间上的绝对差异，以差异单位（例如 days, hours, minutes, seconds）表示。此方法将参数从公认的timedelta格式/值转换为Timedelta类型。

参数：

arg ： str，timedelta，

类似list或Series

要转换为timedelta的数据。

unit ： str，默认'ns'

表示arg的单位。可能的值：

(‘Y’, ‘M’, ‘W’, ‘D’, ‘days’, ‘day’,

‘hours’, hour’, ‘hr’, ‘h’, ‘m’, ‘minute’,

‘min’, ‘minutes’, ‘T’, ‘S’, ‘seconds’,

‘sec’, ‘second’, ‘ms’, ‘milliseconds’,

‘millisecond’, ‘milli’, ‘millis’, ‘L’, ‘us’,

‘microseconds’, ‘microsecond’, ‘micro’,

‘micros’, ‘U’, ‘ns’, ‘nanoseconds’, ‘nano’,

‘nanos’, ‘nanosecond’, ‘N’)。

box : bool，默认为True

如果为True，则返回结果的Timedelta/TimedeltaIndex。

如果为False，如果False返回一个numpy.timedelta64。

或 dtype timedelta64[ns]值的numpy.darray 。

从0.25.0版开始不推荐使用：

Series.to_numpy()或

Timedelta.to_timedelta64()

分别获取值的ndarray或numpy.timedelta64。

errors ： {'ignore'，'raise'，'coerce'}，默认为'raise'

如果为 'raise'，则无效的解析将引发异常。

如果为‘coerce’，则将无效解析设置为NaT。

如果为 'ignore'，则无效的解析将返回输入。

返回值：

timedelta64或timedelta64的numpy.array

如果解析成功，则返回输出类型。

例子

将单个字符串解析为Timedelta：

>>> pd.to_timedelta('1 days 06:05:01.00003')
Timedelta('1 days 06:05:01.000030')
>>> pd.to_timedelta('15.5us')
Timedelta('0 days 00:00:00.000015')

解析字符串列表或数组：

>>> pd.to_timedelta(['1 days 06:05:01.00003', '15.5us', 'nan'])
TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015', NaT],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

通过指定unit关键字参数来转换数字：

>>> pd.to_timedelta(np.arange(5), unit='s')
TimedeltaIndex(['00:00:00', '00:00:01', '00:00:02',
                '00:00:03', '00:00:04'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
>>> pd.to_timedelta(np.arange(5), unit='d')
TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

通过使用'box'关键字参数返回ndarray：

>>> pd.to_timedelta(np.arange(5), box=False)
array([0, 1, 2, 3, 4], dtype='timedelta64[ns]')

Python pandas.to_timedelta函数方法的使用

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