pandas 0.23 - pandas.to_timedelta()

pandas.to_timedelta




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pandas.to_timedelta

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

तर्क को समयबद्धता में बदलें

पैरामीटर:
arg : string, timedelta, list, tuple, 1-d array, or Series

इकाई : arg की इकाई (D, h, m, s, ms, us, ns) इकाई को निरूपित करती है, जो एक है

पूर्णांक / फ्लोट संख्या

बॉक्स : बूलियन, डिफ़ॉल्ट सही

  • यदि सत्य परिणामों का Timedelta / TimedeltaIndex देता है
  • यदि झूठी dtype timedelta64 [ns] के मानों का np.timedelta64 या ndarray लौटाता है

त्रुटियां : {'नजरअंदाज करना', 'उठाना', 'डराना'}, डिफ़ॉल्ट 'उठाना'

  • यदि 'बढ़ा' है, तो अमान्य पार्सिंग एक अपवाद को बढ़ाएगा
  • यदि 'मोटे तौर पर', तो अमान्य पार्सिंग को NaT के रूप में सेट किया जाएगा
  • यदि 'अनदेखा' करते हैं, तो अमान्य पार्सिंग इनपुट वापस कर देगा
यह दिखाता है:
ret : timedelta64/arrays of timedelta64 if parsing succeeded

यह भी देखें

pandas.DataFrame.astype
एक निर्दिष्ट dtype को तर्क दें।
pandas.to_datetime
तर्क को डेटाइम में बदलें।

उदाहरण

एक एकल तारामंडल में एक स्ट्रिंग:

>>> 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')

तार की एक सूची या सरणी पार्स करना:

>>> 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)

unit कीवर्ड तर्क निर्दिष्ट करके संख्याओं को परिवर्तित करना:

>>> 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)