pyspark.pandas.to_timedelta¶
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pyspark.pandas。to_timedelta( 參數,單位:可選(str]=沒有一個,錯誤:str=“提高” ) ¶ -
將參數轉換為timedelta。
- 參數
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- 參數 str, timedelta類似或係列
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數據被轉換成timedelta。
- 單位 str,可選
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表示單元參數的數值參數。默認為
“ns”。可能值:* ' W ' * ' D ' /“天”/“天”*“小時”/“小時”/“人力資源”/“h”*“m”/“分鍾”/“min”/“分鍾”/“T”*“S”/“秒”/“sec”/“第二”*“女士”/“毫秒”/“毫秒”/“毫”/“飛船”/“L”*“我們”/“微秒”/“微秒”/“微”/“微指令”/“U”*“ns”/“納秒”/“納米”/“nano”/“納秒”/“N”
時,一定不要指定嗎參數上下文字符串和
錯誤= "提高"。 - 錯誤 {“忽略”,“提高”,“強迫”},默認“提高”
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如果“提高”,無效的解析將引發一個異常。
如果“強迫”,無效的解析將設置為NaT。
如果“忽略”,那麼將返回輸入無效的解析。
- 返回
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- 受潮濕腐爛 timedelta64 TimedeltaIndex或一係列timedelta64如果解析成功。
另請參閱
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DataFrame.astype -
鑄造參數指定的dtype。
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to_datetime -
將參數轉換為日期時間。
筆記
如果高於納秒精度,精度納秒的持續時間被截斷字符串的輸入。
例子
Timedelta解析一個字符串:
> > >ps。to_timedelta(“1天06:05:01.00003”)Timedelta(06:05:01.000030 1天)> > >ps。to_timedelta(15.5我們的)Timedelta(0天00:00:00.000015500)
解析字符串的列表或數組:
> > >ps。to_timedelta([“1天06:05:01.00003”,15.5我們的,“南”])TimedeltaIndex([1天06:05:01.000030,00:00:00.000015500 0天,NaT),dtype = ' timedelta64 (ns),頻率=沒有)
通過指定轉換數字單位關鍵字參數:
> > >ps。to_timedelta(np。不等(5),單位=“年代”)TimedeltaIndex([0天就是,‘0天00:00:01’,‘0天00:00:02’,0天00:00:03,0天00:00:04 '),dtype = ' timedelta64 (ns),頻率=沒有)> > >ps。to_timedelta(np。不等(5),單位=' d ')TimedeltaIndex([0天,1天,2天,3天,“4天”),dtype = ' timedelta64 (ns),頻率=沒有)