pandas.Series.to_numpy#
- Series.to_numpy(dtype=None, copy=False, na_value=NoDefault.no_default, **kwargs)[源代码]#
表示此系列或索引中的值的NumPy ndarray。
- 参数
- dtype字符串或umpy.dtype,可选
要传递到的数据类型
numpy.asarray()
。- copy布尔值,默认为False
是否确保返回值不是另一个数组上的视图。请注意
copy=False
不 确保 那to_numpy()
是不复印的。更确切地说,copy=True
确保复制一份,即使不是绝对必要的。- na_value任何,可选
用于缺少值的值。缺省值取决于 dtype 以及数组的类型。
1.0.0 新版功能.
- **kwargs
其他关键字传递给
to_numpy
基础数组的方法(用于扩展数组)。1.0.0 新版功能.
- 退货
- numpy.ndarray
参见
Series.array
获取存储在中的实际数据。
Index.array
获取存储在中的实际数据。
DataFrame.to_numpy
DataFrame采用了类似的方法。
注意事项
返回的数组在相等之前将是相同的(值等于 self 在返回的数组中将相等;不相等的值也是如此)。什么时候 self 包含Extension数组,则数据类型可能不同。例如,对于类别-dtype系列,
to_numpy()
将返回一个NumPy数组,并且分类数据类型将丢失。对于NumPy数据类型,这将是对此系列或索引中存储的实际数据的引用(假设
copy=False
)。就地修改结果将修改存储在系列或索引中的数据(我们不建议这样做)。For extension types,
to_numpy()
may require copying data and coercing the result to a NumPy type (possibly object), which may be expensive. When you need a no-copy reference to the underlying data,Series.array
should be used instead.此表列出了的不同数据类型和默认返回类型
to_numpy()
适用于Pandas内部的各种数据类型。数据类型
数组类型
范畴 [T]
ndarray [T] (与输入相同的数据类型)
期间
ndarray [对象] (句号)
间隔
ndarray [对象] (间隔时间)
整型NA
ndarray [对象]
日期时间64 [ns]
日期时间64 [ns]
日期时间64 [NS,TZ]
ndarray [对象] (时间戳)
示例
>>> ser = pd.Series(pd.Categorical(['a', 'b', 'a'])) >>> ser.to_numpy() array(['a', 'b', 'a'], dtype=object)
指定 dtype 以控制如何表示支持日期时间的数据。使用
dtype=object
送回一群大PandasTimestamp
对象,每个对象都具有正确的tz
。>>> ser = pd.Series(pd.date_range('2000', periods=2, tz="CET")) >>> ser.to_numpy(dtype=object) array([Timestamp('2000-01-01 00:00:00+0100', tz='CET'), Timestamp('2000-01-02 00:00:00+0100', tz='CET')], dtype=object)
或
dtype='datetime64[ns]'
返回本机DateTime64值的ndarray。这些值将转换为UTC,并删除时区信息。>>> ser.to_numpy(dtype="datetime64[ns]") ... array(['1999-12-31T23:00:00.000000000', '2000-01-01T23:00:00...'], dtype='datetime64[ns]')