pandas.arrays.FloatingArray#

класс pandas.arrays.FloatingArray(values, маска, copy=False)[источник]#

Массив значений с плавающей точкой (опционально отсутствующих).

Предупреждение

FloatingArray в настоящее время является экспериментальным, и его API или внутренняя реализация могут измениться без предупреждения. Особенно поведение относительно NaN (отличного от NA пропущенных значений) может измениться.

Мы представляем FloatingArray с 2 массивами numpy:

data: содержит массив numpy float соответствующего типа данных
mask: логический массив, содержащий маску данных, True означает пропущенное значение

Чтобы создать FloatingArray из общего массиво-подобного ввода, используйте pandas.array() с одним из типов данных с плавающей запятой (см. примеры).

См. Допускающий значения null целочисленный тип данных подробнее.

Параметры:

valuesnumpy.ndarray: Одномерный массив с типом float.
маскаnumpy.ndarray: Одномерный массив с типом boolean, указывающий пропущенные значения.
copybool, по умолчанию False: Копировать ли values и маска.

Атрибуты

None

Методы

None

Возвращает:

FloatingArray

Примеры

Создать FloatingArray с pandas.array():

>>> pd.array([0.1, None, 0.3], dtype=pd.Float32Dtype())

[0.1, , 0.3]
Length: 3, dtype: Float32

Строковые псевдонимы для типов данных также доступны. Они пишутся с заглавной буквы.

>>> pd.array([0.1, None, 0.3], dtype="Float32")

[0.1, , 0.3]
Length: 3, dtype: Float32