pandas.arrays.FloatingArray

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

Массив с плавающей точкой (с возможными пропущенными значениями).

Предупреждение

FloatingArray в настоящее время является экспериментальным, и его API или внутренняя реализация могут измениться без предупреждения. Особенно поведение в отношении NaN (отличного от пропущенных значений NA) может измениться.

Мы представляем FloatingArray с помощью 2 массивов NumPy:

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

• mask: булевый массив, содержащий маску данных, True означает пропущенное значение

Чтобы создать FloatingArray из входных данных типа «общий массив», используйте pandas.array() с одним из типов данных с плавающей точкой (см. примеры).

См. Тип данных со ссылочными целочисленными значениями для получения дополнительной информации.

Параметры:

values:numpy.ndarray

Массив типа float размерностью 1.

mask:numpy.ndarray

Массив типа bool размерностью 1, указывающий пропущенные значения.

copy:bool, по умолчанию False

Копировать values и mask.

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 прописные.

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

Атрибуты

Нет

Методы

Нет