Spec-Zone.ru › pandas 0.24

pandas.Series.values

Series.values

Возвращает Series как ndarray или ndarray-подобный объект в зависимости от типа данных.

Предупреждение

Рекомендуется использовать Series.array или Series.to_numpy(), в зависимости от того, нужна ли вам ссылка на основанные данные или массив NumPy.

Возвращает:
arr : numpy.ndarray or ndarray-like

См. также

Series.array
Ссылка на основанные данные.
Series.to_numpy
Массив NumPy, представляющий основанные данные.

Примеры

>>> pd.Series([1, 2, 3]).values
array([1, 2, 3])
>>> pd.Series(list('aabc')).values
array(['a', 'a', 'b', 'c'], dtype=object)
>>> pd.Series(list('aabc')).astype('category').values
[a, a, b, c]
Categories (3, object): [a, b, c]

Данные времени с часовым поясом преобразуются в UTC:

>>> pd.Series(pd.date_range('20130101', periods=3,
...                         tz='US/Eastern')).values
array(['2013-01-01T05:00:00.000000000',
       '2013-01-02T05:00:00.000000000',
       '2013-01-03T05:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]')

© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.24.2/reference/api/pandas.Series.values.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API