pandas to_timedelta 函数似乎将数据转换为 0

Question

这对我一直有效，但从几天前开始，我得到了奇怪的结果。

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

这只是 returns

0    00:00:00:000000
1    00:00:00:000000
2    00:00:00:000000
3    00:00:00:000000
4    00:00:00:000000

谁能告诉我这是怎么回事？

编辑：在我的实际代码中，我使用

将我的（即将成为 timedelta）列更改为整数

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

在调用 to_timedelta 函数之前。我真的应该一直在做

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

然后在 new_col 上调用 to_timedelta。也许有人可以阐明为什么会这样。

Answer 1

to_timedelta的默认单位是'ns'，请参考文档或函数原型：

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

所以您刚刚生成了 1 到 5 纳秒的增量，并且显示没有那么深。

您可能选择了错误的单位，将 unit='something useful for you' 传递给函数。

编辑以解释更多 OP 的评论

通过使用正确的单位，你会得到你所期望的：

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]

该系列中对象的类型仍然是timedelta[ns]，即对象的内部表示。括号中的 ns 是为了提醒您 timedelta 对象具有精确到纳秒的比例。

如果我取第一个元素的原始内部值，我发现纳秒：

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

pandas to_timedelta function seems to convert data to 0