Python | Панды TimedeltaIndex.to_pytimedelta ()
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.to_pytimedelta() function return the given TimedeltaIndex object as an ndarray of datetime.timedelta objects.
Syntax : TimedeltaIndex.to_pytimedelta()
Parameters : None
Return : datetimes : ndarray
Example #1: Use TimedeltaIndex.to_pytimedelta() function to convert the given TimedeltaIndex object into an ndarray.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Create the TimedeltaIndex objecttidx = pd.TimedeltaIndex(data =["06:05:01.000030", "+23:59:59.999999", "22 day 2 min 3us 10ns", "+23:29:59.999999", "+12:19:59.999999"]) # Print the TimedeltaIndex objectprint(tidx) |
Выход :
Now we will use the TimedeltaIndex.to_pytimedelta() function to return an ndarray constructed from the given TimedeltaIndex object.
# convert to datetime.timedeltatidx.to_pytimedelta() |
Выход :
As we can see in the output, the TimedeltaIndex.to_pytimedelta() function has returned an array object containing the elements of the given TimedeltaIndex object as object type.
Example #2: Use TimedeltaIndex.to_pytimedelta() function to convert the given TimedeltaIndex object into an ndarray.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Create the TimedeltaIndex objecttidx = pd.TimedeltaIndex(start ="1 days 02:00:12.001124", periods = 5, freq ="D", name ="Koala") # Print the TimedeltaIndex objectprint(tidx) |
Выход :
Now we will use the TimedeltaIndex.to_pytimedelta() function to return an ndarray constructed from the given TimedeltaIndex object.
# convert to datetime.timedeltatidx.to_pytimedelta() |
Output :
As we can see in the output, the TimedeltaIndex.to_pytimedelta() function has returned an array object containing the elements of the given TimedeltaIndex object as object type.
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.