python pandas和numpy_python pandas Series.to_numpy用法及代码示例

表示此Series或Index中的值的NumPy ndarray。

0.24.0版中的新功能。

参数:

dtype:str 或 numpy.dtype, 可选参数传递给的dtypenumpy.asarray()。

copy:bool, 默认为 False是否确保返回的值不是另一个数组上的视图。注意copy=False不保证to_numpy()是no-copy。而是copy=True即使不是绝对必要,也请确保已制作副本。

na_value:Any, 可选参数用于缺失值的值。默认值取决于dtype和数组的类型。

1.0.0版的新功能。

**kwargs:传递给的其他关键字to_numpy基础数组的方法(对于扩展数组)。

1.0.0版的新功能。

返回值:

numpy.ndarray

注意:

返回的数组将保持相同,直到相等为止(值等于self在返回的数组中将相等;对于不相等的值也是如此)。当self包含一个ExtensionArray,则dtype可能不同。例如,对于category-dtype Series ,to_numpy()将返回NumPy数组,并且分类dtype将丢失。

对于NumPy dtype,这将是对存储在该 Series 或索引中的实际数据的引用(假设copy=False)。在适当位置修改结果将修改存储在 Series 或索引中的数据(不建议这样做)。

对于扩展类型,to_numpy() 可以需要复制数据并将结果强制为NumPy类型(可能是对象),这可能会很昂贵。当您需要对基础数据的no-copy引用时,Series.array应该改为使用。

该表列出了的不同dtype和默认返回类型to_numpy()用于 pandas 中的各种dtype。<

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