pandas.api.extensions.ExtensionDtype #

类 pandas.api.extensions。ExtensionDtype [来源] #

自定义数据类型，与 ExtensionArray 配对。

也可以看看

extensions.register_extension_dtype: 使用 pandas 注册一个 ExtensionType 作为类装饰器。
extensions.ExtensionArray: 自定义一维数组类型的抽象基类。

笔记

该接口包括以下必须由子类实现的抽象方法：

类型
姓名
构造数组类型

以下属性和方法影响 pandas 操作中数据类型的行为

_是_数字
_is_布尔值
_get_common_dtype

na_value类属性可用于设置此类型的默认 NA 值。numpy.nan默认使用。

ExtensionDtypes 必须是可散列的。基类提供了默认实现，该实现依赖于_metadata类属性。_metadata应该是一个包含定义数据类型的字符串的元组。例如，PeriodDtype这就是freq属性。

如果您有参数化数据类型，则应该设置“_metadata”类属性。

理想情况下，中的属性_metadata将与您的参数ExtensionDtype.__init__（如果有）相匹配。如果中的任何属性_metadata未实现标准 __eq__或__hash__，则此处的默认实现将不起作用。

例子

为了与 Apache Arrow (pyarrow) 交互，__from_arrow__可以实现一个方法：此方法接收 pyarrow Array 或 ChunkedArray 作为唯一参数，并预计为此 dtype 和传递的值返回适当的 pandas ExtensionArray：

>>> import pyarrow
>>> from pandas.api.extensions import ExtensionArray
>>> class ExtensionDtype:
...     def __from_arrow__(
...         self,
...         array: pyarrow.Array | pyarrow.ChunkedArray
...     ) -> ExtensionArray:
...         ...

出于性能原因，此类不继承自“abc.ABCMeta”。接口所需的方法和属性引发 pandas.errors.AbstractMethodError并且没有register提供用于注册虚拟子类的方法。

属性

`index_class`	遇到此数据类型时从 Index.__new__ 返回的 Index 子类。
`kind`	字符代码（'biufcmMOSUV'之一），默认'O'
`na_value`	用于此类型的默认 NA 值。
`name`	标识数据类型的字符串。
`names`	字段名称的有序列表，如果没有字段则为 None。
`type`	数组的标量类型，例如`int`。

方法

`construct_array_type`()	返回与此数据类型关联的数组类型。
`construct_from_string`（细绳）	从字符串构造此类型。
`empty`（形状）	使用给定的形状构造此 dtype 的 ExtensionArray。
`is_dtype`（数据类型）	检查我们是否匹配“dtype”。