pandas.Series.struct.field

Series.struct.field(name_or_index)[source]

Извлечение дочернего поля структуры в виде Series.

Параметры:

name_or_index:str | bytes | int | выражение | список

Имя или индекс дочернего поля для извлечения.

Для списковых входных данных это будет индексация вложенной структуры.

Возвращает:

pandas.Series

Данные, соответствующие выбранному дочернему полю.

См. также

Series.struct.explode

Возвращает все дочерние поля в виде DataFrame.

Примечания

Имя результирующей Series будет установлено по следующим правилам:

• Для строкового, байтового или целочисленного name_or_index (или списка этих значений для вложенного выбора) имя Series устанавливается в имя выбранного поля.

• Для pyarrow.compute.Expression, это устанавливается в строковую форму выражения.

• Для спискового name_or_index имя будет установлено в имя конечного выбранного поля.

Примеры

>>> import pyarrow as pa
>>> s = pd.Series(
...     [
...         {"version": 1, "project": "pandas"},
...         {"version": 2, "project": "pandas"},
...         {"version": 1, "project": "numpy"},
...     ],
...     dtype=pd.ArrowDtype(pa.struct(
...         [("version", pa.int64()), ("project", pa.string())]
...     ))
... )

Извлечение по имени поля.

>>> s.struct.field("project")
0    pandas
1    pandas
2     numpy
Name: project, dtype: string[pyarrow]

Извлечение по индексу поля.

>>> s.struct.field(0)
0    1
1    2
2    1
Name: version, dtype: int64[pyarrow]

Или выражение

>>> import pyarrow.compute as pc
>>> s.struct.field(pc.field("project"))
0    pandas
1    pandas
2     numpy
Name: project, dtype: string[pyarrow]

Для вложенных типов структур вы можете передать список значений для индексации нескольких уровней:

>>> version_type = pa.struct([
...     ("major", pa.int64()),
...     ("minor", pa.int64()),
... ])
>>> s = pd.Series(
...     [
...         {"version": {"major": 1, "minor": 5}, "project": "pandas"},
...         {"version": {"major": 2, "minor": 1}, "project": "pandas"},
...         {"version": {"major": 1, "minor": 26}, "project": "numpy"},
...     ],
...     dtype=pd.ArrowDtype(pa.struct(
...         [("version", version_type), ("project", pa.string())]
...     ))
... )
>>> s.struct.field(["version", "minor"])
0     5
1     1
2    26
Name: minor, dtype: int64[pyarrow]
>>> s.struct.field([0, 0])
0    1
1    2
2    1
Name: major, dtype: int64[pyarrow]