pandas.Index.array

Index.array

支持此 Series 或 Index 的数据的 ExtensionArray。

返回:

ExtensionArray

存储在内部的值的 ExtensionArray。对于扩展类型，这是实际的数组。对于 NumPy 原生类型，这是围绕 numpy.ndarray 的一个薄（无复制）包装器。

.array 与 .values 不同，后者可能需要将数据转换为不同的形式。

参见

Index.to_numpy

类似的方法，总是返回一个 NumPy 数组。

Series.to_numpy

类似的方法，总是返回一个 NumPy 数组。

备注

此表列出了 pandas 中每个扩展 dtype 的不同数组类型。

dtype	数组类型
类别	Categorical
period	PeriodArray
interval	IntervalArray
IntegerNA	IntegerArray
string	StringArray
布尔	BooleanArray
datetime64[ns, tz]	DatetimeArray

对于任何第三方扩展类型，数组类型将是 ExtensionArray。

对于所有剩余的数据类型，.array 将是一个 arrays.NumpyExtensionArray，包装了实际存储的 ndarray。如果你绝对需要一个 NumPy 数组（可能需要复制 / 强制数据），则使用 Series.to_numpy() 代替。

例子

对于常规的 NumPy 类型，如 int 和 float，将返回一个 NumpyExtensionArray。

>>> pd.Series([1, 2, 3]).array
<NumpyExtensionArray>
[1, 2, 3]
Length: 3, dtype: int64

对于扩展类型，如 Categorical，将返回实际的 ExtensionArray

>>> ser = pd.Series(pd.Categorical(["a", "b", "a"]))
>>> ser.array
['a', 'b', 'a']
Categories (2, object): ['a', 'b']