pyspark.pandas.to_datetime¶
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pyspark.pandas。to_datetime( 参数,错误:str=“提高”,格式:可选(str]=没有一个,单位:可选(str]=没有一个,infer_datetime_format:bool=假,起源:str=“unix” ) ¶ -
将参数转换为日期时间。
- 参数
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- 参数 整数、浮点数、字符串、日期时间、列表、元组、一维数组,系列
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或DataFrame / dict-like
- 错误 {“忽略”,“提高”,“强迫”},默认“提高”
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如果“提高”,无效的解析将引发一个异常
如果“强迫”,无效的解析将设置为NaT
如果“忽略”,那么将返回输入无效的解析
- 格式 字符串,默认没有
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strftime解析时间,如“% d / Y % m / %”,注意“% f”将解析到纳秒。
- 单位 字符串,默认没有
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单元的参数(D,年代,女士,我们,ns)表示,这是一个整数或浮点数的数字。这将是基于原点。例子中,与单位=‘女士’和起源=“unix”(默认),这将计算的毫秒数unix新纪元的开始。
- infer_datetime_format 布尔,默认的错误
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如果这是真的,没有格式,试图推断的datetime格式字符串,如果它可以推断出,切换到速度的解析方法。在某些情况下,这可以提高解析速度~渲染性能。
- 起源 标量,默认“unix”
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定义参考数据。数值将被解析为单位(定义为单位自这个引用日期)。
如果“unix”(POSIX)时间;原点设置为1970-01-01。
如果“朱利安”,单位必须' D ',起源将公历的开始。儒略日0数量分配到第二天中午1月1日开始,公元前4713年。
如果时间戳转换,原点将时间戳被起源。
- 返回
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- 受潮湿腐烂 datetime如果解析成功。
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返回类型取决于输入:
类似:DatetimeIndex
系列:一系列datetime64 dtype
标量:时间戳
以防当它是不可能返回指定类型(例如,当任何元素的输入在时间戳。分钟或Timestamp.max)后返回将datetime。datetime类型(或相应的数组/系列)。
例子
组装一个datetime DataFrame多个列。键可以等常用缩写(“年”、“月”,“天”,“分”,“秒”,“女士”,“我们”,“ns”])或复数相同的
> > >df=ps。DataFrame({“年”:(2015年,2016年),…“月”:(2,3),…“天”:(4,5]})> > >ps。to_datetime(df)0 2015-02-041 2016-03-05dtype: datetime64 (ns)
如果日期不符合时间戳的局限性,通过错误=“忽略”将返回原始输入,而不是提高任何例外。
通过错误=“强迫”将迫使一个界外日期NaT,除了迫使non-dates NaT(或non-parseable日期)。
> > >ps。to_datetime(“13000101”,格式=' % Y % m% d”,错误=“忽略”)datetime。datetime(1300年,1,1,0,0)> > >ps。to_datetime(“13000101”,格式=' % Y % m% d”,错误=“强迫”)NaT
传递infer_datetime_format = True可以经常加速解析如果它不是一个ISO8601格式,但在一个常规的格式。
> > >年代=ps。系列([“3/11/2000”,“3/12/2000”,“3/13/2000”]*1000年)> > >年代。头()0 3/11/20001 3/12/20002 3/13/20003 3/11/20004 3/12/2000dtype:对象
> > >进口时间> > >时间。时间(…λ:repr(ps。to_datetime(年代,infer_datetime_format=真正的)),…数量=1)0.35832712500000063
> > >时间。时间(…λ:repr(ps。to_datetime(年代,infer_datetime_format=假)),…数量=1)0.8895321660000004
使用unix新纪元
> > >ps。to_datetime(1490195805,单位=“年代”)时间戳(“2017-03-22 15:16:45”)> > >ps。to_datetime(1490195805433502912,单位=“ns”)时间戳(“2017-03-22 15:16:45.433502912”)
使用非unix新纪元
> > >ps。to_datetime([1,2,3),单位=' D ',起源=pd。时间戳(“1960-01-01”))DatetimeIndex ([“1960-01-02”,“1960-01-03”,“1960-01-04”], dtype =“datetime64 (ns)”,频率=没有)