熊貓to_timedelta函數似乎將數據轉換爲0

Question

這一直對我來說，但幾天前開始我得到奇怪的結果。

my_list = [1,2,3,4,5] 
my_series = pd.Series(my_list) 
print pd.to_timedelta(my_series) 

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誰能告訴我是怎麼回事？

編輯： 在我實際的代碼我用

df['col'].astype(int, inplace = True) 

調用to_timedelta函數之前改變了我的（即將timedelta）列整數。我真的應該一直在做

new_col = pd.to_numeric(df['col']) 

然後在new_col上調用to_timedelta。也許有人可以闡明爲什麼會這樣。

Answer 1

的to_timedelta默認的單位是「NS」，請參考文檔或函數原型：

def to_timedelta(arg, unit='ns', box=True, errors='raise', coerce=None): 

所以你剛纔生成1至5 naoseconds三角洲和顯示也沒有這麼深。

這很可能是你選錯了單位，將單位='對你有用的東西'傳遞給函數。

編輯解釋更多OP的評論

通過使用合適的單位，你會得到你所期望的：

pd.to_timedelta(my_series, unit='D') 
Out[415]: 
0 1 days 
1 2 days 
2 3 days 
3 4 days 
4 5 days 
dtype: timedelta64[ns] 

仍然在該系列中的對象的類型是timedelta[ns]是內部對象的表示。括號內的ns是爲了提醒你，timedelta對象的精度範圍縮小到納秒。

如果我參加的第一個元素的原始內在價值，我覺得納秒：

pd.to_timedelta(my_series, unit='D')[0].delta 
Out[425]: 86400000000000