pandas.arrays.IntegerArray

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

Массив целочисленных значений (с возможными пропущенными значениями).

В качестве пропущенного значения используется pandas.NA.

Предупреждение

IntegerArray в настоящее время является экспериментальным API, и его интерфейс или внутренняя реализация могут измениться без предупреждения.

IntegerArray представлен двумя массивами numpy:

• data: содержит целочисленный массив numpy соответствующего типа данных

• mask: булев массив, содержащий маску для данных; True означает, что значение пропущено

Чтобы создать IntegerArray из универсального массива или объекта, подобного массиву, используйте pandas.array() с одним из целочисленных типов данных (см. примеры).

Дополнительные сведения см. в разделе Тип данных целых чисел с поддержкой пропущенных значений.

Параметры:

values:numpy.ndarray

Одномерный массив целочисленного типа.

mask:numpy.ndarray

Одномерный массив булева типа, указывающий на пропущенные значения.

copy:bool, default False

Копировать ли values и mask.

Атрибуты

None

Методы

None

Возвращает:

IntegerArray

Примеры

Создайте IntegerArray с помощью pandas.array().

>>> int_array = pd.array([1, None, 3], dtype=pd.Int32Dtype())
>>> int_array
<IntegerArray>
[1, <NA>, 3]
Length: 3, dtype: Int32

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

>>> pd.array([1, None, 3], dtype='Int32')
<IntegerArray>
[1, <NA>, 3]
Length: 3, dtype: Int32

>>> pd.array([1, None, 3], dtype='UInt16')
<IntegerArray>
[1, <NA>, 3]
Length: 3, dtype: UInt16