pandas.arrays.FloatingArray#

class pandas.arrays.FloatingArray(values, mask, copy=False)[源代码][源代码]#

浮点数数组（可选缺失值）。

警告

FloatingArray 目前是实验性的，其 API 或内部实现可能会在没有警告的情况下发生变化。特别是关于 NaN（与 NA 缺失值不同）的行为可能会发生变化。

我们用2个numpy数组表示一个FloatingArray：

  • data: 包含一个适当数据类型的 numpy 浮点数组

  • mask: 一个布尔数组，用于对数据进行掩码，True 表示缺失

要从通用类数组输入构建一个 FloatingArray，请使用 pandas.array() 并指定一种浮点数据类型（见示例）。

更多信息请参见 可空整数数据类型。

参数:
值numpy.ndarray

一个一维的浮点型数组。

masknumpy.ndarray

一个表示缺失值的 1-d boolean-dtype 数组。

复制布尔值, 默认为 False

是否复制 values 和 mask。

属性

None

方法

None
返回:
FloatingArray

例子

使用 pandas.array() 创建一个 FloatingArray：

>>> pd.array([0.1, None, 0.3], dtype=pd.Float32Dtype())
<FloatingArray>
[0.1, <NA>, 0.3]
Length: 3, dtype: Float32

数据类型的字符串别名也是可用的。它们是大写的。

>>> pd.array([0.1, None, 0.3], dtype="Float32")
<FloatingArray>
[0.1, <NA>, 0.3]
Length: 3, dtype: Float32