pyspark.pandas.to_timedelta¶
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pyspark.pandas。to_timedelta( 参数,单位:可选(str]=没有一个,错误:str=“提高” ) ¶ -
将参数转换为timedelta。
- 参数
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- 参数 str, timedelta类似或系列
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数据被转换成timedelta。
- 单位 str,可选
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表示单元参数的数值参数。默认为
“ns”。可能值:* ' W ' * ' D ' /“天”/“天”*“小时”/“小时”/“人力资源”/“h”*“m”/“分钟”/“min”/“分钟”/“T”*“S”/“秒”/“sec”/“第二”*“女士”/“毫秒”/“毫秒”/“毫”/“飞船”/“L”*“我们”/“微秒”/“微秒”/“微”/“微指令”/“U”*“ns”/“纳秒”/“纳米”/“nano”/“纳秒”/“N”
时,一定不要指定吗参数上下文字符串和
错误= "提高"。 - 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。
- 返回
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- 受潮湿腐烂 timedelta64 TimedeltaIndex或一系列timedelta64如果解析成功。
另请参阅
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DataFrame.astype -
铸造参数指定的dtype。
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to_datetime -
将参数转换为日期时间。
笔记
如果高于纳秒精度,精度纳秒的持续时间被截断字符串的输入。
例子
Timedelta解析一个字符串:
> > >ps。to_timedelta(“1天06:05:01.00003”)Timedelta(06:05:01.000030 1天)> > >ps。to_timedelta(15.5我们的)Timedelta(0天00:00:00.000015500)
解析字符串的列表或数组:
> > >ps。to_timedelta([“1天06:05:01.00003”,15.5我们的,“南”])TimedeltaIndex([1天06:05:01.000030,00:00:00.000015500 0天,NaT),dtype = ' timedelta64 (ns),频率=没有)
通过指定转换数字单位关键字参数:
> > >ps。to_timedelta(np。不等(5),单位=“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),频率=没有)> > >ps。to_timedelta(np。不等(5),单位=' d ')TimedeltaIndex([0天,1天,2天,3天,“4天”),dtype = ' timedelta64 (ns),频率=没有)