pandas.SparseArray

class pandas.SparseArray(data, sparse_index=None, index=None, fill_value=None, kind='integer', dtype=None, copy=False) [source]

Расширяемый массив для хранения разреженных данных.

Изменено в версии 0.24.0: Реализует интерфейс ExtensionArray.

Параметры:

data : array-like Массив плотных значений для хранения в SparseArray. Он может содержать fill_value. sparse_index : SparseIndex, optional index : Index fill_value : scalar, optional Элементы в data которые fill_value не хранятся в SparseArray. Для экономии памяти это должно быть наиболее часто встречающееся значение в data. По умолчанию fill_value зависит от типа данных data: data.dtype na_value float np.nan int 0 bool False datetime64 pd.NaT timedelta64 pd.NaT Значение заполнения может быть указано тремя способами. В порядке приоритета: Аргумент fill_value dtype.fill_value если fill_value равно None и dtype является SparseDtype data.dtype.fill_value если fill_value равно None и dtype не является SparseDtype и data является SparseArray. kind : {‘integer’, ‘block’}, default ‘integer’ Тип хранения для разреженных позиций. ‘block’: хранит block и block_length для каждого смежного промежутка разреженных значений. Это лучше всего, когда разреженные данные имеют тенденцию группироваться вместе, с большими областями fill-value значений между разреженными значениями. ‘integer’: использует целое число для хранения позиции каждого разреженного значения. dtype : np.dtype or SparseDtype, optional Тип данных для использования в SparseArray. Для типов данных numpy это определяет тип данных self.sp_values. Для SparseDtype это определяет self.sp_values и self.fill_value. copy : bool, default False Необходимо ли явно скопировать входящий массив data.

Атрибуты

None

Методы

None