Python| Pandas TimedeltaIndex.to_native_types()

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas TimedeltaIndex.to_native_types()函数格式化 self 的指定值（TimedeltaIndex 对象）并以其本机格式返回对象。

Syntax : TimedeltaIndex.to_native_types(slicer=None, **kwargs)

Parameters :
slicer : An indexer into self that specifies which values are used in the formatting process.(int, array-like)
kwargs : Options for specifying how the values should be formatted.(dict)

Return : Array object

示例 #1：使用TimedeltaIndex.to_native_types()函数将给定的 TimedeltaIndex 对象格式化为其本机格式。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the TimedeltaIndex object
tidx = 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 object
print(tidx)

输出 ：

现在我们将使用TimedeltaIndex.to_native_types()函数将 tidx 格式化为其原生类型。

# format tidx
tidx.to_native_types()

输出 ：

正如我们在输出中看到的， TimedeltaIndex.to_native_types()函数返回了一个包含 dtype '示例 #2：使用TimedeltaIndex.to_native_types()函数将给定的 TimedeltaIndex 对象格式化为其本机格式。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the TimedeltaIndex object
tidx = pd.TimedeltaIndex(start ='1 days 02:00:12.001124', 
                        periods = 5, freq ='D', name ='Koala')
  
# Print the TimedeltaIndex object
print(tidx)

输出 ：

现在我们将使用TimedeltaIndex.to_native_types()函数将 tidx 格式化为其原生类型。

# format tidx
tidx.to_native_types()

输出 ：

正如我们在输出中看到的， TimedeltaIndex.to_native_types()函数返回了一个包含 dtype '