pandas.arrays.IntegerArray

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

Массив целых (с возможностью пропусков) значений.

Введено в версии 0.24.0.

Предупреждение

IntegerArray в настоящее время является экспериментальным, и его API или внутренняя реализация могут измениться без предупреждения.

Мы представляем IntegerArray с помощью 2 массивов NumPy:

• data: содержит массив NumPy целых чисел соответствующего типа данных
• mask: булевый массив, содержащий маску данных, True — значение отсутствует

Для создания IntegerArray из входных данных общего типа array-like используйте pandas.array() с одним из целочисленных типов данных (см. примеры).

См. Тип данных целых чисел с возможностью пропусков для получения более подробной информации.

Параметры:	values : numpy.ndarray Массив целых чисел размерности 1. mask : numpy.ndarray Массив булевых значений размерности 1, указывающий на пропущенные значения. copy : bool, default False Нужно ли копировать values и mask.
Возвращает:	IntegerArray

Примеры

Создайте IntegerArray с помощью pandas.array().

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

Также доступны строковые псевдонимы для типов данных. Они пишутся с большой буквы.

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

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

Атрибуты

nbytes	Количество байтов, необходимое для хранения этого объекта в памяти.
ndim	Массивы расширения допускают только 1-мерные массивы.
shape	Возвращает кортеж измерений массива.

dtype

Методы

argsort([ascending, kind])	Возвращает индексы, которые отсортируют этот массив.
astype(dtype[, copy])	Преобразование в массив NumPy или IntegerArray с ‘dtype’.
copy([deep])	Возвращает копию массива.
dropna()	Возвращает массив расширения без значений NA.
factorize([na_sentinel])	Кодировка массива расширения как перечислимого типа.
fillna([value, method, limit])	Заполнение пропущенных/NaN значений указанным методом.
isna()	Одномерный массив, указывающий, отсутствует ли каждое значение.
repeat(repeats[, axis])	Повторение элементов массива расширения.
searchsorted(value[, side, sorter])	Поиск индексов, где должны быть вставлены элементы для сохранения порядка.
shift([periods, fill_value])	Сдвиг значений на заданное количество позиций.
take(indexer[, allow_fill, fill_value])	Извлечение элементов из массива.
unique()	Вычисление массива расширения уникальных значений.
value_counts([dropna])	Возвращает серию, содержащую подсчеты каждой категории.