pandas.Index.array

Index.array

Массив расширения данных, лежащих в основе этого ряда или индекса.

Новое в версии 0.24.0.

Возвращает:	ExtensionArray Массив расширения значений, хранящихся внутри. Для типов расширения это фактический массив. Для типов NumPy это тонкая (без копирования) обертка вокруг numpy.ndarray. .array отличается .values , что может потребовать преобразования данных в другой вид.

См. также

Index.to_numpy

Аналогичный метод, который всегда возвращает массив NumPy.

Series.to_numpy

Аналогичный метод, который всегда возвращает массив NumPy.

Примечания

В этой таблице показаны различные типы массивов для каждого типа данных расширения в pandas.

тип данных	тип массива
категория	Категорический
период	PeriodArray
интервал	IntervalArray
IntegerNA	IntegerArray
datetime64[ns, tz]	DatetimeArray

Для любых сторонних типов расширения тип массива будет ExtensionArray.

Для всех остальных типов данных .array будет arrays.NumpyExtensionArray , обертка над фактическим ndarray, хранящимся внутри. Если вам абсолютно необходим массив NumPy (возможно, с копированием/принудительным преобразованием данных), используйте Series.to_numpy() вместо этого.

Примеры

Для обычных типов NumPy, таких как int и float, возвращается PandasArray.

>>> pd.Series([1, 2, 3]).array
<PandasArray>
[1, 2, 3]
Length: 3, dtype: int64

Для типов расширения, таких как Categorical, возвращается фактический ExtensionArray.

>>> ser = pd.Series(pd.Categorical(['a', 'b', 'a']))
>>> ser.array
[a, b, a]
Categories (2, object): [a, b]