pandas.to_timedelta

pandas.to_timedelta(*args, **kwargs)

将参数转换为timedelta

参数：

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

unit：arg（D，h，m，s，ms，us，ns）的单位表示单位，

整数/浮点数

框：boolean，默认值为True

• 如果True返回结果的Timedelta / TimedeltaIndex
• 如果False返回一个np.timedelta64或narray的值类型timedelta64 [ns]

错误：{'ignore'，'raise'，'coerce'}，默认'raise'

• 如果'raise'，那么无效的解析将引发异常
• 如果'coerce'，那么无效的解析将被设置为NaT
• 如果'ignore'，那么无效的解析将返回输入

返回：

ret：timedelta64 / timedelta64的数组，如果解析成功

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 00:00:00.000015')

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 00:00:00.000015', NaT],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

通过指定单位关键字参数来转换数字：

>>> 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)