Python pandas.to_timedelta用法及代码示例

用法: pandas.to_timedelta(arg, unit=None, errors='raise')

将参数转换为 timedelta。

时间增量是时间的绝对差异，以差异单位表示(例如，天、小时、分钟、秒)。此方法将参数从可识别的 timedelta 格式/值转换为 Timedelta 类型。

参数：

arg：str、timedelta、list-like 或系列

要转换为 timedelta 的数据。

unit：str，可选

表示数字 arg 的 arg 单位。默认为 "ns" 。

可能的值：

‘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’

errors：{‘ignore’, ‘raise’, ‘coerce’}，默认 ‘raise’

如果‘raise’，则无效解析将引发异常。
如果‘coerce’，则无效解析将被设置为NaT。
如果‘ignore’，则无效解析将返回输入。

时间增量

如果解析成功。返回类型取决于输入：

list-like:timedelta64 dtype 的TimedeltaIndex
系列：timedelta64 dtype 系列
标量：时间增量

注意：

如果精度高于纳秒，则对于字符串输入，持续时间的精度将被截断为纳秒。

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 00:00:00.000015500')

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 00:00:00.000015500', 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(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:01', '0 days 00:00:02',
                '0 days 00:00:03', '0 days 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)

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.to_timedelta。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。

用法:

参数：

返回：

注意：

例子：