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

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

См. Тип данных целочисленных значений с возможностью пропусков для более подробной информации.

Параметры:	values : numpy.ndarray Массив целочисленных значений размерностью 1. mask : numpy.ndarray Массив булевых значений размерностью 1, указывающий на отсутствующие значения. copy : bool, default False Копировать ли 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 прописные.

>>> 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

None

Методы

None