pandas.arrays.IntegerArray

class pandas.arrays.IntegerArray(values, mask, copy=False)

整数数组（可选缺失）值。

使用 pandas.NA 作为缺失值。

警告

IntegerArray 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。

我们用2个numpy数组表示一个IntegerArray：

• data: 包含一个适当数据类型的 numpy 整数数组

• 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 IntegerArray，请使用 pandas.array() 并指定一种整数数据类型（参见示例）。

更多信息请参见 可空整数数据类型。

参数:

值numpy.ndarray

一个一维的整数类型数组。

masknumpy.ndarray

一个表示缺失值的 1 维布尔型数组。

复制bool, 默认 False

是否复制 values 和 mask。

属性

None

方法

None

返回:

IntegerArray

例子

使用 pandas.array() 创建一个 IntegerArray。

>>> 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是可用的。它们是大写的。

>>> 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