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पायथन पांडा - टुपल-लाइक नामक घटक लौटाएं

टुपल जैसे नाम के घटकों को वापस करने के लिए, timedelta.components . का उपयोग करें सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -

import pandas as pd

टाइमडेल्टास पायथन का मानक डेटाटाइम लाइब्रेरी है जो एक अलग प्रतिनिधित्व टाइमडेल्टा का उपयोग करता है। Timedelta ऑब्जेक्ट बनाएं

timedelta = pd.Timedelta('1 days 10 min 20 s')

टुपल-जैसे नाम का एक घटक लौटाएं

timedelta.components

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है

import pandas as pd

# TimeDeltas is Python’s standard datetime library uses a different representation timedelta’s
# create a Timedelta object
timedelta = pd.Timedelta('1 days 10 min 20 s')

# display the Timedelta
print("Timedelta...\n", timedelta)

# return a components namedtuple-like
res = timedelta.components

# display the component
print("\nComponent...\n", res)

आउटपुट

यह निम्नलिखित कोड उत्पन्न करेगा

Timedelta...
 1 days 00:10:20

Component...
 Components(days=1, hours=0, minutes=10, seconds=20, milliseconds=0, microseconds=0, nanoseconds=0)

  1. पायथन पांडा - टाइमडेल्टा ऑब्जेक्ट से माइक्रोसेकंड लौटाएं

    Timedelta ऑब्जेक्ट से माइक्रोसेकंड वापस करने के लिए, timedelta.microseconds . का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd टाइमडेल्टास पायथन का मानक डेटाटाइम लाइब्रेरी है जो एक अलग प्रतिनिधित्व टाइमडेल्टा का उपयोग करता है। Timedelta ऑब्जेक्ट बनाएं timedelt

  1. पायथन पांडा - टाइमडेल्टा ऑब्जेक्ट का न्यूनतम मान लौटाएं

    Timedelta ऑब्जेक्ट का अधिकतम मान लौटाने के लिए, timedelta.min संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd TimeDeltas पायथन का मानक डेटाटाइम लाइब्रेरी है जो एक अलग प्रतिनिधित्व टाइमडेल्टा का उपयोग करता है। Timedelta ऑब्जेक्ट बनाएं timedelta = pd.Timedelta('2 days 1

  1. पायथन पांडा - Timedelta ऑब्जेक्ट का अधिकतम मान लौटाएं

    Timedelta ऑब्जेक्ट का अधिकतम मान लौटाने के लिए, timedelta.max संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd Timedelta ऑब्जेक्ट बनाएं timedelta = pd.Timedelta('5 days 1 min 45 s 40 ns') अधिकतम मान लौटाएं timedelta.max उदाहरण निम्नलिखित कोड है import pandas as