pandas.arrays.IntegerArray#
- class pandas.arrays.IntegerArray(values, mask, copy=False)[源代码]#
整型(可选缺失)值的数组。
在 1.0.0 版更改: 现在使用
pandas.NA作为缺失的值，而不是numpy.nan。警告
IntegerArray目前处于实验阶段，其API或内部实现可能会在没有任何警告的情况下发生变化。
我们表示一个具有两个NumPy数组的整数数组：
数据：包含适当数据类型的数字整型数组
MASK：保存数据掩码的布尔数组，缺少True
若要从泛型类似数组的输入构造IntegerArray，请使用
pandas.array()其中一种整数数据类型(请参见示例)。看见 可为空的整型数据类型 想要更多。
- 参数
- valuesnumpy.ndarray
一维整数dtype数组。
- masknumpy.ndarray
一维Boolean-dtype数组，指示缺少值。
- copy布尔值，默认为False
是否复制 values 和 mask 。
- 退货
- IntegerArray
示例
使用创建一个Integer数组
pandas.array()。>>> int_array = pd.array([1, None, 3], dtype=pd.Int32Dtype()) >>> int_array <IntegerArray> [1, <NA>, 3] Length: 3, dtype: Int32
数据类型的字符串别名也可用。它们都是大写的。
>>> 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
属性
None
方法：
None