当前位置: 首页>>代码示例 >>用法及示例精选 >>正文

Python pandas.arrays.IntegerArray用法及代码示例


用法:

class pandas.arrays.IntegerArray(values, mask, copy=False)

整数(可选缺失)值的数组。

警告

IntegerArray 目前处于试验阶段，其 API 或内部实现可能会在没有警告的情况下发生更改。

我们用 2 个 numpy 数组表示一个 IntegerArray：

  • 数据：包含适当 dtype 的 numpy 整数数组

  • 掩码：一个布尔数组，保存数据的掩码，缺少 True

要从通用 array-like 输入构造 IntegerArray，请将 pandas.array() 与整数 dtype 之一一起使用(参见示例)。

有关更多信息，请参阅 Nullable 整数数据类型。

参数：

values：numpy.ndarray

一维integer-dtype 数组。

mask：numpy.ndarray

表示缺失值的一维 boolean-dtype 数组。

copy：布尔值，默认为 False

是否复制 values 和 mask 。

返回：

整数数组

例子：

使用 pandas.array() 创建一个 IntegerArray。

>>> int_array = pd.array([1, None, 3], dtype=pd.Int32Dtype())
>>> int_array
<IntegerArray>
[1, <NA>, 3]
Length:3, dtype:Int32

dtypes 的字符串别名也可用。它们是大写的。

>>> pd.array([1, None, 3], dtype='Int32')
<IntegerArray>
[1, <NA>, 3]
Length:3, dtype:Int32
>>> pd.array([1, None, 3], dtype='UInt16')
<IntegerArray>
[1, <NA>, 3]
Length:3, dtype:UInt16

相关用法


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.arrays.IntegerArray。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。