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Python pandas.arrays.IntegerArray用法及代碼示例


用法:

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

整數(可選缺失)值的數組。

警告

IntegerArray 目前處於試驗階段，其 API 或內部實現可能會在沒有警告的情況下發生更改。

我們用 2 個 numpy 數組表示一個 IntegerArray：

  • 數據：包含適當 dtype 的 numpy 整數數組

  • 掩碼：一個布爾數組，保存數據的掩碼，缺少 True

要從通用 array-like 輸入構造 IntegerArray，請將 pandas.array() 與整數 dtype 之一一起使用(參見示例)。

有關更多信息，請參閱 Nullable 整數數據類型。

參數：

values：numpy.ndarray

一維integer-dtype 數組。

mask：numpy.ndarray

表示缺失值的一維 boolean-dtype 數組。

copy：布爾值，默認為 False

是否複製 values 和 mask 。

返回：

整數數組

例子：

使用 pandas.array() 創建一個 IntegerArray。

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

dtypes 的字符串別名也可用。它們是大寫的。

>>> 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

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.arrays.IntegerArray。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。