pandas.Series.values#

property Series.values[源代码]#

根据 dtype 返回 Series 作为 ndarray 或类似 ndarray 的对象。

警告

我们推荐使用 Series.array 或 Series.to_numpy()，取决于您是需要引用底层数据还是需要一个NumPy数组。

返回:

numpy.ndarray 或 ndarray-like

参见

Series.array: 对底层数据的引用。
Series.to_numpy: 表示底层数据的 NumPy 数组。

例子

>>> pd.Series([1, 2, 3]).values
array([1, 2, 3])

>>> pd.Series(list("aabc")).values
array(['a', 'a', 'b', 'c'], dtype=object)

>>> pd.Series(list("aabc")).astype("category").values
['a', 'a', 'b', 'c']
Categories (3, object): ['a', 'b', 'c']

时区感知的日期时间数据被转换为UTC：

>>> pd.Series(pd.date_range("20130101", periods=3, tz="US/Eastern")).values
array(['2013-01-01T05:00:00.000000000',
       '2013-01-02T05:00:00.000000000',
       '2013-01-03T05:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]')