Python中的pandas.array()函数

该方法用于从一个所需数据类型的序列中创建一个数组。

语法 :

pandas.array(data: Sequence[object], dtype: Union[str, numpy.dtype, pandas.core.dtypes.base.ExtensionDtype, NoneType] = None, copy: bool = True)

参数 :

• data:对象的序列。data内的标量应该是dtype的标量类型的实例。我们希望data代表一个一维的数据数组。当data是一个索引或系列时，底层数组将从data中提取。
• dtype : tr, np.dtype, or ExtensionDtype, optional.数组要使用的dtype。可以是NumPy的dtype，也可以是在pandas注册的扩展类型。
• copy : bool, default True.是否复制数据，即使没有必要。根据data的类型，创建新的数组可能需要复制数据，即使 “copy=False”。

下面是上述方法的实现和一些例子。

例子1 :

# importing packages
import pandas
  
# create Pandas array with dtype string
pd_arr = pandas.array(data=[1,2,3,4,5],dtype=str)
  
# print the formed array
print(pd_arr)

输出 :

<PandasArray>
['1', '2', '3', '4', '5']
Length: 5, dtype: str32

例子2 :

# importing packages
import pandas
import numpy
  
# create Pandas array with dtype from numpy
pd_arr = pandas.array(data=['1', '2', '3', '4', '5'],
                      dtype=numpy.int8)
  
# print the formed array
print(pd_arr)

输出 :

<PandasArray>
[1, 2, 3, 4, 5]
Length: 5, dtype: int8