pandas.to_timedelta

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

Преобразование аргумента в интервал времени.

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

Параметры:

arg:строка, timedelta, список или Series

Данные, которые необходимо преобразовать в интервал времени.

Изменено в версии 2.0: Строки с единицами 'M', 'Y' и 'y' не представляют собой однозначные значения интервалов времени и вызовут исключение.

unit:строка, необязательно

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

Возможные значения:

• ‘W’

• ‘D’ / ‘days’ / ‘day’

• ‘hours’ / ‘hour’ / ‘hr’ / ‘h’ / ‘H’

• ‘m’ / ‘minute’ / ‘min’ / ‘minutes’ / ‘T’

• ‘s’ / ‘seconds’ / ‘sec’ / ‘second’ / ‘S’

• ‘ms’ / ‘milliseconds’ / ‘millisecond’ / ‘milli’ / ‘millis’ / ‘L’

• ‘us’ / ‘microseconds’ / ‘microsecond’ / ‘micro’ / ‘micros’ / ‘U’

• ‘ns’ / ‘nanoseconds’ / ‘nano’ / ‘nanos’ / ‘nanosecond’ / ‘N’

Не должно быть указано, когда arg содержит строки и errors="raise".

Устаревшее с версии 2.2.0: Единицы ‘H’, ‘T’, ‘S’, ‘L’, ‘U’ и ‘N’ устарели и будут удалены в будущей версии. Используйте вместо них ‘h’, ‘min’, ‘s’, ‘ms’, ‘us’ и ‘ns’.

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

• Если ‘raise’, то при некорректном парсинге будет выброшено исключение.

• Если ‘coerce’, то при некорректном парсинге будет установлено значение NaT.

• Если ‘ignore’, то при некорректном парсинге будет возвращено входное значение.

Возвращаемое значение:

timedelta

Если парсинг выполнен успешно. Тип возвращаемого значения зависит от входных данных:

• список: TimedeltaIndex типа timedelta64

• Series: Series типа timedelta64

• скаляр: Timedelta

См. также

DataFrame.astype

Преобразование аргумента к указанному типу.

to_datetime

Преобразование аргумента в дату и время.

convert_dtypes

Преобразование типов.

Примечания

Если точность выше наносекунд, точность продолжительности усекается до наносекунд для строковых входных данных.

Примеры

Парсинг 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')

Парсинг 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 параметр 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)