pandas.to_timedelta#

pandas.to_timedelta(arg, unit=None, errors='raise')[源代码][源代码]#

将参数转换为 timedelta。

Timedeltas 是时间上的绝对差异，以差异单位表示（例如天、小时、分钟、秒）。此方法将一个可识别的 timedelta 格式 / 值转换为 Timedelta 类型。

参数:

argstr, timedelta, 类似列表或 Series

要转换为 timedelta 的数据。

在 2.0 版本发生变更: 带有单位 ‘M’, ‘Y’ 和 ‘y’ 的字符串不代表明确的 timedelta 值，并且会引发异常。

单元str, 可选

表示数值 arg 的单位。默认为 "ns"。

可能的值：

‘W’
‘D’ / ‘days’ / ‘day’
‘小时’ / ‘小时’ / ‘小时’ / ‘小时’ / ‘小时’
‘m’ / ‘minute’ / ‘min’ / ‘minutes’
‘s’ / ‘seconds’ / ‘sec’ / ‘second’ / ‘S’
‘ms’ / ‘milliseconds’ / ‘millisecond’ / ‘milli’ / ‘millis’
‘us’ / ‘microseconds’ / ‘microsecond’ / ‘micro’ / ‘micros’
‘ns’ / ‘纳秒’ / ‘纳’ / ‘纳秒’ / ‘纳秒’

当 arg 包含字符串且 errors="raise" 时，不得指定。

自 2.2.0 版本弃用: 单位 ‘H’ 和 ‘S’ 已被弃用，并将在未来版本中移除。请使用 ‘h’ 和 ‘s’。

错误{‘raise’, ‘coerce’}, 默认 ‘raise’

如果是 ‘raise’，那么无效的解析将引发异常。
如果 ‘coerce’，则无效的解析将被设置为 NaT。

返回:

timedelta

如果解析成功。返回类型取决于输入：

类似列表：timedelta64 类型的 TimedeltaIndex
系列: timedelta64 数据类型的系列
scalar: Timedelta

参见

DataFrame.astype: 将参数转换为指定的数据类型。
to_datetime: 将参数转换为日期时间。
convert_dtypes: 转换数据类型。

备注

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。

示例

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 关键字参数进行数字转换：

>>> 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)