pandas.to_timedelta

pandas.to_timedelta(arg, unit=None, errors='raise')[source]

Преобразование аргумента в интервал времени.

Интервалы времени представляют собой абсолютные разности во времени, выраженные в единицах разницы (например, дни, часы, минуты, секунды). Этот метод преобразует аргумент из распознаваемого формата/значения интервала времени в тип Timedelta.

Параметры

arg:строка, интервал времени, список или Series

Данные, которые необходимо преобразовать в интервал времени.

Устарело начиная с версии 1.2: Строки с единицами «M», «Y» и «y» не представляют собой однозначные значения интервала времени и будут удалены в будущей версии

unit:строка, необязательно

Обозначает единицу измерения аргумента для числового аргумента arg. По умолчанию "ns".

Возможные значения:

• ‘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’

Изменено в версии 1.1.0: Не должен быть указан, когда arg контекстные строки и errors="raise".

errors:{‘ignore’, ‘raise’, ‘coerce’}, по умолчанию ‘raise’

• Если ‘raise’, то некорректный разбор вызовет исключение.

• Если ‘coerce’, то некорректный разбор будет задан как NaT.

• Если ‘ignore’, то некорректный разбор вернет входные данные.

Возвращает

timedelta

Если разбор прошел успешно. Тип возвращаемого значения зависит от входных данных:

• список/массив: TimedeltaIndex типа timedelta64

• Series: Series типа timedelta64

• скалярное значение: Timedelta

См. также

DataFrame.astype

Преобразование аргумента к указанному типу.

to_datetime

Преобразование аргумента в дату.

convert_dtypes

Преобразование типов.

Примечания

Если точность больше, чем наносекунды, точность продолжительности усекается до наносекунд для строковых входных данных.

Примеры

Разбор одной строки в интервал времени:

>>> 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')

Разбор списка или массива строк:

>>> 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)

Преобразование чисел, указав ключевой аргумент unit:

>>> 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)