pandas.Series.values #
- 地产 系列。值[来源] #
根据数据类型将 Series 返回为 ndarray 或 ndarray-like。
警告
我们建议使用
Series.array
或Series.to_numpy()
,具体取决于您是否需要对基础数据或 NumPy 数组的引用。- 返回:
- numpy.ndarray 或类似 ndarray
也可以看看
Series.array
参考基础数据。
Series.to_numpy
表示基础数据的 NumPy 数组。
例子
>>> pd.Series([1, 2, 3]).values array([1, 2, 3])
>>> pd.Series(list('aabc')).values array(['a', 'a', 'b', 'c'], dtype=object)
>>> pd.Series(list('aabc')).astype('category').values ['a', 'a', 'b', 'c'] Categories (3, object): ['a', 'b', 'c']
时区感知日期时间数据转换为 UTC:
>>> pd.Series(pd.date_range('20130101', periods=3, ... tz='US/Eastern')).values array(['2013-01-01T05:00:00.000000000', '2013-01-02T05:00:00.000000000', '2013-01-03T05:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]')