pandas.arrays.FloatingArray

classpandas.arrays.FloatingArray(values, mask, copy=False)[исходный код]

Массив значений с плавающей точкой (с возможными пропущенными значениями).

Предупреждение

FloatingArray в настоящее время является экспериментальным классом, и его API или внутренняя реализация могут измениться без предупреждения. В частности, поведение значений NaN (отличных от пропущенных значений NA) может измениться.

FloatingArray представлен двумя массивами numpy:

• data: содержит массив numpy с плавающей точкой соответствующего типа данных

• mask: логический массив-маска для данных, True означает пропущенное значение

Чтобы создать FloatingArray из универсального массива, используйте pandas.array() с одним из типов данных с плавающей точкой (см. примеры).

Подробнее см. в разделе Целочисленный тип данных с поддержкой пропущенных значений.

Параметры:

values:numpy.ndarray

Одномерный массив с плавающей точкой.

mask:numpy.ndarray

Одномерный логический массив, указывающий на пропущенные значения.

copy:bool, default False

Нужно ли копировать values и mask.

Атрибуты

None

Методы

None

Возвращает:

FloatingArray

Примеры

Создайте FloatingArray с помощью pandas.array():

>>> pd.array([0.1, None, 0.3], dtype=pd.Float32Dtype())
<FloatingArray>
[0.1, <NA>, 0.3]
Length: 3, dtype: Float32

Также доступны строковые псевдонимы для типов данных. Они записываются с заглавной буквы.

>>> pd.array([0.1, None, 0.3], dtype="Float32")
<FloatingArray>
[0.1, <NA>, 0.3]
Length: 3, dtype: Float32