用法:
property Series.array
支持此系列或索引的数据的 ExtensionArray。
- 扩展数组
存储在其中的值的 ExtensionArray。对于扩展类型,这是实际的数组。对于 NumPy 本机类型,这是一个围绕
numpy.ndarray
的精简(无副本)包装器。.array
与.values
不同,这可能需要将数据转换为不同的形式。
返回:
注意:
此表列出了 pandas 中每个扩展 dtype 的不同数组类型。
类型
数组类型
category
Categorical
period
PeriodArray
interval
IntervalArray
IntegerNA
IntegerArray
string
StringArray
boolean
BooleanArray
日期时间64[ns, tz]
DatetimeArray
对于任何 3rd-party 扩展类型,数组类型将是 ExtensionArray。
对于所有剩余的 dtypes
.array
将是一个arrays.NumpyExtensionArray
包装存储在其中的实际 ndarray。如果您绝对需要 NumPy 数组(可能需要复制/强制数据),请改用Series.to_numpy()
。例子:
对于 int 和 float 等常规 NumPy 类型,将返回 PandasArray。
>>> pd.Series([1, 2, 3]).array <PandasArray> [1, 2, 3] Length:3, dtype:int64
对于扩展类型,如分类,返回实际的 ExtensionArray
>>> ser = pd.Series(pd.Categorical(['a', 'b', 'a'])) >>> ser.array ['a', 'b', 'a'] Categories (2, object):['a', 'b']
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- Python pandas.Series.asof用法及代码示例
- Python pandas.Series.agg用法及代码示例
- Python pandas.Series.at用法及代码示例
- Python pandas.Series.all用法及代码示例
- Python pandas.Series.add用法及代码示例
- Python pandas.Series.add_suffix用法及代码示例
- Python pandas.Series.align用法及代码示例
- Python pandas.Series.aggregate用法及代码示例
- Python pandas.Series.any用法及代码示例
- Python pandas.Series.astype用法及代码示例
- Python pandas.Series.autocorr用法及代码示例
- Python pandas.Series.map用法及代码示例
注:本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.Series.array。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。