Python pandas.array()用法及代码示例

此方法用于根据所需数据类型的序列创建数组。

用法：pandas.array(data:Sequence[object], dtype:Union[str, numpy.dtype, pandas.core.dtypes.base.ExtensionDtype, NoneType] = None, copy:bool = True)

参数：

data:对象序列。 `data`内部的标量应为`dtype`的标量类型的实例。预期`data`代表一维数据数组。当`data`是Index或Series时，将从`data`中提取基础数组。
dtype:tr，np.dtype或ExtensionDtype(可选)。用于数组的dtype。这可以是NumPy dtype或在 Pandas 中注册的扩展类型。
copy:布尔值，默认为True。是否复制数据，即使没有必要也是如此。根据`data`的类型，即使“ copy = False”，创建新阵列也可能需要复制数据。

下面是上述方法的实现和一些示例：

范例1：

Python3

# importing packages 
import pandas 
  
# create Pandas array with dtype string 
pd_arr = pandas.array(data=[1,2,3,4,5],dtype=str) 
  
# print the formed array 
print(pd_arr)

输出：

<PandasArray>
['1', '2', '3', '4', '5']
Length:5, dtype:str32

范例2：

Python3

# importing packages 
import pandas 
import numpy 
  
# create Pandas array with dtype from numpy 
pd_arr = pandas.array(data=['1', '2', '3', '4', '5'], 
                      dtype=numpy.int8) 
  
# print the formed array 
print(pd_arr)

输出：

<PandasArray>
[1, 2, 3, 4, 5]
Length:5, dtype:int8

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注：本文由纯净天空筛选整理自deepanshu_rustagi大神的英文原创作品 pandas.array() function in Python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。