pandas.SparseArray.astype

SparseArray.astype(dtype=None, copy=True) [source]

Изменение типа данных SparseArray.

Вывод всегда будет SparseArray. Чтобы преобразовать в плотный массив ndarray с определённым типом данных, используйте numpy.asarray().

Параметры:	dtype : np.dtype or ExtensionDtype Для SparseDtype это изменяет тип данных self.sp_values и self.fill_value. Для других типов данных это изменяет только тип данных self.sp_values. copy : bool, default True Необходимо ли гарантировать создание копии, даже если это не требуется.
Возвращаемое значение:	SparseArray

Примеры

>>> arr = SparseArray([0, 0, 1, 2])
>>> arr
[0, 0, 1, 2]
Fill: 0
IntIndex
Indices: array([2, 3], dtype=int32)

>>> arr.astype(np.dtype('int32'))
[0, 0, 1, 2]
Fill: 0
IntIndex
Indices: array([2, 3], dtype=int32)

Использование типа данных NumPy с другим типом (например, float) приведёт к принудительному изменению только self.sp_values.

>>> arr.astype(np.dtype('float64'))
... # doctest: +NORMALIZE_WHITESPACE
[0, 0, 1.0, 2.0]
Fill: 0
IntIndex
Indices: array([2, 3], dtype=int32)

Используйте SparseDtype, если вы хотите изменить значение заполнения.

>>> arr.astype(SparseDtype("float64", fill_value=np.nan))
... # doctest: +NORMALIZE_WHITESPACE
[nan, nan, 1.0, 2.0]
Fill: nan
IntIndex
Indices: array([2, 3], dtype=int32)