Python | 熊猫 TimedeltaIndex.astype()

简介

在熊猫中，时间增量类型的TimedeltaIndex对象是一种特殊的Index类型，它可以用来存储持续时间或时间差。TimedeltaIndex.astype()是一种用于更改TimedeltaIndex对象数据类型的方法。它可以将整个索引转换为新的数据类型。

语法

TimedeltaIndex.astype(dtype, copy=True)

dtype：所需的数据类型。它可以是numpy的数据类型字符串(如'float64','int64'等)或其对象。
copy：一个可选的布尔值，默认为True。如果为True，则返回副本，否则它将修改原始TimedeltaIndex对象。

示例

import pandas as pd
import numpy as np

dates = pd.date_range('2022-01-01', '2022-01-05', freq='D')
td = pd.TimedeltaIndex(dates - dates[0])
print(td)

# 转换为整数类型
print(td.astype(int))

# 转换为浮点类型
print(td.astype(float))

# 转换为Day数据类型
print(td.astype('timedelta64[D]'))

输出结果为：

TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq='D')
Int64Index([0, 86400000000000, 172800000000000, 259200000000000, 345600000000000], dtype='int64')
Float64Index([0.0, 8.64e+13, 1.728e+14, 2.592e+14, 3.456e+14], dtype='float64')
TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[D]', freq='D')

结论

在本指南中，我们学习了TimedeltaIndex.astype()方法。此方法可用于更改TimedeltaIndex对象的数据类型。我们可以将TimedeltaIndex对象转换为整数、浮点数或日期类型。astype()方法可以使用numpy的数据类型字符串或其对象作为输入，并可选择返回副本或修改原始对象。 通过此方法，我们可以轻松地管理数据类型，以适应不同的使用场合。