pandas.Series.array#

свойство Series.массив[источник]#

ExtensionArray данных, лежащих в основе этого Series или Index.

Возвращает:

ExtensionArray

ExtensionArray хранимых значений. Для расширенных типов это фактический массив. Для нативных типов NumPy это тонкая (без копирования) обертка вокруг numpy.ndarray.

.array отличается от .values, что может потребовать преобразования данных в другую форму.

Смотрите также

Index.to_numpy: Похожий метод, который всегда возвращает массив NumPy.
Series.to_numpy: Похожий метод, который всегда возвращает массив NumPy.

Примечания

Эта таблица показывает различные типы массивов для каждого расширенного dtype в pandas.

dtype	тип массива
категория	Категориальный
период	PeriodArray
интервал	IntervalArray
IntegerNA	IntegerArray
string	StringArray
логический	BooleanArray
datetime64[ns, tz]	DatetimeArray

Для любых сторонних типов расширений тип массива будет ExtensionArray.

Для всех оставшихся типов данных .array будет arrays.NumpyExtensionArray оборачивая фактический ndarray хранящийся внутри. Если вам абсолютно необходим массив NumPy (возможно, с копированием / приведением данных), используйте Series.to_numpy() вместо этого.

Примеры

Для обычных типов NumPy, таких как int и float, возвращается NumpyExtensionArray.

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

[1, 2, 3]
Length: 3, dtype: int64

Для типов расширений, таких как Categorical, возвращается фактический ExtensionArray

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