pandas.Index.array

Index.array[source]

Расширенный массив данных, лежащий в основе этого ряда или индекса.

Возвращает

ExtensionArray

Расширенный массив значений, хранящихся внутри. Для типов расширения это фактический массив. Для типов NumPy это тонкая (без копирования) оболочка вокруг numpy.ndarray.

.array отличается от .values, что может потребовать преобразования данных в другой формат.

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 перечислены различные типы массивов для каждого типа расширенного dtype в pandas.

тип	тип массива
category	Categorical
period	PeriodArray
interval	IntervalArray
IntegerNA	IntegerArray
string	StringArray
boolean	BooleanArray
datetime64[ns, tz]	DatetimeArray

Для любых типов расширения от сторонних разработчиков тип массива будет ExtensionArray.

Для всех остальных типов dtype .array будет arrays.NumpyExtensionArray оболочкой фактического ndarray, хранящегося 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']