Python Pandas TimedeltaIndex.to_native_types()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas TimedeltaIndex.to_native_types()函数格式化self(TimedeltaIndex对象)的指定值，并以其本机格式返回该对象。

用法： TimedeltaIndex.to_native_types(slicer=None, **kwargs)

参数：
slicer:自我索引器，用于指定格式化过程中使用的值。(int，array-like)
kwargs:用于指定应如何设置值格式的选项。

返回：数组对象

范例1：采用TimedeltaIndex.to_native_types()函数将给定的TimedeltaIndex对象格式化为其原始格式。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the TimedeltaIndex object 
tidx = pd.TimedeltaIndex(data=['06:05:01.000030','+23:59:59.999999', 
                        '22 day 2 min 3us 10ns','+23:29:59.999999', 
                        '+12:19:59.999999']) 
  
# Print the TimedeltaIndex object 
print(tidx)

输出：

现在我们将使用TimedeltaIndex.to_native_types()函数将tidx格式化为其原始类型。

# format tidx 
tidx.to_native_types()

输出：

正如我们在输出中看到的，TimedeltaIndex.to_native_types()函数返回了一个包含dtype元素的数组对象

范例2：采用TimedeltaIndex.to_native_types()函数将给定的TimedeltaIndex对象格式化为其原始格式。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the TimedeltaIndex object 
tidx = pd.TimedeltaIndex(start ='1 days 02:00:12.001124',  
                        periods = 5, freq ='D', name ='Koala') 
  
# Print the TimedeltaIndex object 
print(tidx)

输出：

现在我们将使用TimedeltaIndex.to_native_types()函数将tidx格式化为其原始类型。

# format tidx 
tidx.to_native_types()

输出：

正如我们在输出中看到的，TimedeltaIndex.to_native_types()函数返回了一个包含dtype元素的数组对象

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas TimedeltaIndex.to_native_types()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。