Vous êtes un professionnel et vous avez besoin d'une formation ?
Coder avec une
Intelligence Artificielle
Voir le programme détaillé
Module « pandas »
Classe « TimedeltaIndex »
Informations générales
Héritage
builtins.object
ABC
builtins.object
ABC
builtins.object
DirNamesMixin
PandasObject
builtins.object
OpsMixin
IndexOpsMixin
Index
ExtensionIndex
NDArrayBackedExtensionIndex
DatetimeIndexOpsMixin
DatetimeTimedeltaMixin
TimedeltaIndex
Définition
class TimedeltaIndex(DatetimeTimedeltaMixin):
help(TimedeltaIndex)
Immutable Index of timedelta64 data.
Represented internally as int64, and scalars returned Timedelta objects.
Parameters
----------
data : array-like (1-dimensional), optional
Optional timedelta-like data to construct index with.
unit : {'D', 'h', 'm', 's', 'ms', 'us', 'ns'}, optional
The unit of ``data``.
.. deprecated:: 2.2.0
Use ``pd.to_timedelta`` instead.
freq : str or pandas offset object, optional
One of pandas date offset strings or corresponding objects. The string
``'infer'`` can be passed in order to set the frequency of the index as
the inferred frequency upon creation.
dtype : numpy.dtype or str, default None
Valid ``numpy`` dtypes are ``timedelta64[ns]``, ``timedelta64[us]``,
``timedelta64[ms]``, and ``timedelta64[s]``.
copy : bool
Make a copy of input array.
name : object
Name to be stored in the index.
Attributes
----------
days
seconds
microseconds
nanoseconds
components
inferred_freq
Methods
-------
to_pytimedelta
to_series
round
floor
ceil
to_frame
mean
See Also
--------
Index : The base pandas Index type.
Timedelta : Represents a duration between two dates or times.
DatetimeIndex : Index of datetime64 data.
PeriodIndex : Index of Period data.
timedelta_range : Create a fixed-frequency TimedeltaIndex.
Notes
-----
To learn more about the frequency strings, please see `this link
<https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html#offset-aliases>`__.
Examples
--------
>>> pd.TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'])
TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'],
dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
We can also let pandas infer the frequency when possible.
>>> pd.TimedeltaIndex(np.arange(5) * 24 * 3600 * 1e9, freq='infer')
TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'],
dtype='timedelta64[ns]', freq='D')
Constructeur(s)
__new__(cls, data=None, unit=<no_default>, freq=<no_default>, closed=<no_default>, dtype=None, copy: 'bool' = False, name=None) |
|
__init__(self, /, *args, **kwargs) |
Initialize self. See help(type(self)) for accurate signature. [extrait de __init__.__doc__] |
Liste des attributs statiques
array | <pandas._libs.properties.CachedProperty object at 0x0000020D9B489680> |
dtype | <pandas._libs.properties.CachedProperty object at 0x0000020D9B47BF80> |
hasnans | <pandas._libs.properties.CachedProperty object at 0x0000020D9B4B7140> |
inferred_freq | <pandas._libs.properties.CachedProperty object at 0x0000020D9B4B7AC0> |
is_unique | <pandas._libs.properties.CachedProperty object at 0x0000020D9B4886C0> |
resolution | <pandas._libs.properties.CachedProperty object at 0x0000020D9B4B7100> |
Attributs statiques hérités de la classe DatetimeTimedeltaMixin
inferred_type
Liste des propriétés
asi8 | |
components | |
days | |
empty | |
freq | |
freqstr | |
has_duplicates | |
inferred_type | |
is_monotonic_decreasing | |
is_monotonic_increasing | |
microseconds | |
name | |
names | |
nanoseconds | |
nbytes | |
ndim | |
nlevels | |
seconds | |
shape | |
size | |
T | |
unit | |
values | |
Propriétés héritées de la classe IndexOpsMixin
array, dtype, is_unique
Liste des opérateurs
Opérateurs hérités de la classe DatetimeIndexOpsMixin
__contains__
Liste des opérateurs
Opérateurs hérités de la classe Index
__getitem__, __iadd__, __invert__, __neg__, __pos__, __setitem__
Liste des opérateurs
Opérateurs hérités de la classe OpsMixin
__add__, __and__, __eq__, __floordiv__, __ge__, __gt__, __le__, __lt__, __mod__, __mul__, __ne__, __or__, __pow__, __radd__, __rand__, __rfloordiv__, __rmod__, __rmul__, __ror__, __rpow__, __rsub__, __rtruediv__, __rxor__, __sub__, __truediv__, __xor__
Liste des méthodes
Toutes les méthodes
Méthodes d'instance
Méthodes statiques
Méthodes dépréciées
Méthodes héritées de la classe DatetimeTimedeltaMixin
__init_subclass__, __subclasshook__, as_unit, delete, insert, shift, take
Méthodes héritées de la classe DatetimeIndexOpsMixin
equals, format, mean
Méthodes héritées de la classe Index
__abs__, __array__, __array_ufunc__, __array_wrap__, __bool__, __copy__, __deepcopy__, __len__, __nonzero__, __reduce__, __repr__, all, any, append, argmax, argmin, argsort, asof, asof_locs, astype, copy, diff, difference, drop, drop_duplicates, droplevel, dropna, duplicated, fillna, get_indexer, get_indexer_for, get_indexer_non_unique, get_level_values, get_slice_bound, groupby, holds_integer, identical, infer_objects, intersection, is_, is_boolean, is_categorical, is_floating, is_integer, is_interval, is_numeric, is_object, isin, isna, isnull, join, map, max, memory_usage, min, notna, notnull, putmask, ravel, reindex, rename, repeat, round, set_names, slice_indexer, slice_locs, sort, sort_values, sortlevel, symmetric_difference, to_flat_index, to_frame, to_series, union, unique, view, where
Méthodes héritées de la classe PandasObject
__sizeof__
Méthodes héritées de la classe DirNamesMixin
__dir__
Méthodes héritées de la classe IndexOpsMixin
__iter__, factorize, item, nunique, searchsorted, to_list, to_numpy, tolist, transpose, value_counts
Méthodes héritées de la classe OpsMixin
__divmod__, __rdivmod__
Méthodes héritées de la classe object
__delattr__,
__format__,
__getattribute__,
__getstate__,
__hash__,
__reduce_ex__,
__setattr__,
__str__
Vous êtes un professionnel et vous avez besoin d'une formation ?
Machine Learning
avec Scikit-Learn
Voir le programme détaillé
Améliorations / Corrections
Vous avez des améliorations (ou des corrections) à proposer pour ce document : je vous remerçie par avance de m'en faire part, cela m'aide à améliorer le site.
Emplacement :
Description des améliorations :