Python | Панды TimedeltaIndex.format
Python - отличный язык для анализа данных, в первую очередь из-за фантастической экосистемы пакетов Python, ориентированных на данные. Pandas - один из таких пакетов, который значительно упрощает импорт и анализ данных.
Pandas TimedeltaIndex.format() function render a string representation of the given TimedeltaIndex object.
Syntax : TimedeltaIndex.format(name=False, formatter=None, **kwargs)
Parameters :
name : nameReturn : array
Example #1: Use TimedeltaIndex.format() function to render a string representation of the given TimedeltaIndex object.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Create the TimedeltaIndex objecttidx = pd.TimedeltaIndex(data =["3 days 06:05:01.000030", "1 days 06:05:01.000030", None, "1 days 02:00:00", "21 days 06:15:01.000030"]) # Print the TimedeltaIndex objectprint(tidx) |
Выход :
Now we will use the TimedeltaIndex.format() function to render a string representation to the given object.
# renders string representation to the indextidx.format() |
Output :
As we can see in the output, the TimedeltaIndex.format() function has returned an array like object which contains all the elements of tidx in string form.
Example #2: Use TimedeltaIndex.format() function to render a string representation of the given TimedeltaIndex object.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Create the TimedeltaIndex objecttidx = pd.TimedeltaIndex(data =["06:05:01.000030", "3 days 06:05:01.000030", "22 day 2 min 3us 10ns", "+23:59:59.999999", None, "+12:19:59.999999"]) # Print the TimedeltaIndex objectprint(tidx) |
Output :
Now we will use the TimedeltaIndex.format() function to render a string representation to the given object.
# renders string representation to the indextidx.format() |
Output :
As we can see in the output, the TimedeltaIndex.format() function has returned an array like object which contains all the elements of tidx in string form.
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.