Python | Pandas TimedeltaIndex.to_native_types()

简介

TimedeltaIndex.to_native_types() 是 Python Pandas 模块中 TimedeltaIndex 类的一个方法。它将 TimedeltaIndex 对象中的时间差数据转换为原生类型（即numpy.ndarray、list、tuple）。它也可以被用于将 Pandas 时间序列转换为原生类型。

语法

TimedeltaIndex.to_native_types()

参数

该方法不接受任何参数。

返回值

返回值是一个 Numpy 数组（ndarray），其中包含 TimedeltaIndex 对象的元素，但是每个元素都是原生数据类型。可以选择将返回的数组转换为其他 Python 数据类型。数组中的元素的数据类型与 TimedeltaIndex 中指定的 dtype 相同。

示例

import pandas as pd

# 创建 TimedeltaIndex
ti = pd.timedelta_range(start='1 day', periods=5)

# 转换为 numpy.ndarray
arr = ti.to_native_types()
print(arr)
# 输出：[86400000000000 172800000000000 259200000000000 345600000000000 432000000000000]

# 转换为 list
lst = arr.tolist()
print(lst)
# 输出：[86400000000000, 172800000000000, 259200000000000, 345600000000000, 432000000000000]

# 转换为 tuple
tp = tuple(arr)
print(tp)
# 输出：(86400000000000, 172800000000000, 259200000000000, 345600000000000, 432000000000000)

在上面的示例中，我们首先创建了一个 TimedeltaIndex（名为“ti”），其中包含 5 个时间差数据。然后我们分别将 ti 转换为 numpy.ndarray、list 和 tuple，以演示将返回的原生类型数据结构传递给不同的 Python 函数。

注意事项

请注意，TimedeltaIndex.to_native_types() 方法不修改 TimedeltaIndex 对象本身，而是返回一个新的 Numpy 数组。如果需要将原始 TimedeltaIndex 对象转换为使用原生类型的等效 Python 对象集合，请使用 TimedeltaIndex.tolist() 方法。