pandas.to_timedelta # 熊猫。to_timedelta ( arg ,单位= None ,错误= 'raise' ) [来源] # 将参数转换为 timedelta。 时间增量是时间的绝对差异,以差异单位表示(例如天、小时、分钟、秒)。此方法将参数从可识别的 timedelta 格式/值转换为 Timedelta 类型。 参数: arg str、timedelta、列表式或系列要转换为 timedelta 的数据。 版本 2.0 中的更改:单位为“M”、“Y”和“y”的字符串不代表明确的 timedelta 值,并且会引发异常。 单位str,可选表示数字arg的 arg 单位。默认为"ns". 可能的值: 'W' 'D' / '天' / '天' “小时”/“小时”/“hr”/“h”/“H” '米' / '分钟' / '分钟' / '分钟' / 'T' 's' / '秒' / '秒' / '秒' / 'S' 'ms' / '毫秒' / '毫秒' / '毫' / '毫利斯' / 'L' '我们'/'微秒'/'微秒'/'微'/'微'/'U' 'ns' / '纳秒' / '纳诺' / '纳诺斯' / '纳秒' / 'N' 当arg包含字符串 和时,不得指定errors="raise"。 自版本 2.2.0 起已弃用:单位“H”、“T”、“S”、“L”、“U”和“N”已弃用,并将在未来版本中删除。请使用“h”、“min”、“s”、“ms”、“us”和“ns”,而不是“H”、“T”、“S”、“L”、“U”和“N” '。 错误{'ignore', 'raise', 'coerce'}, 默认 'raise' 如果“引发”,则无效解析将引发异常。 如果“强制”,则无效解析将被设置为 NaT。 如果“忽略”,则无效解析将返回输入。 返回: 时间增量如果解析成功。返回类型取决于输入: 类似列表:timedelta64 dtype 的 TimedeltaIndex 系列:timedelta64 dtype系列 标量:Timedelta 也可以看看 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。 笔记 如果精度高于纳秒,则字符串输入的持续时间精度将被截断为纳秒。 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 00:00:00.000015500') 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关键字参数来转换数字: >>> 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)