pandera.engines.pandas_engine.Sparse

class pandera.engines.pandas_engine.Sparse(dtype=<class 'numpy.float64'>, fill_value=nan)

pandas 的表示 pd.SparseDtype。

属性

auto_coerce	在所有情况下是否强制转换为True
continuous	数字数据类型是否是连续的。
fill_value
type	由数据类型封装的原生 pandas 数据类型。

方法

__init__(dtype=<class 'numpy.float64'>, fill_value=nan)

check(pandera_dtype, data_container=None)

检查 pandera DataType 是否等价。

Parameters:

• pandera_dtype (DataType) – 预期 DataType。

• data_container (Union[Series, DataFrame, None]) – 数据容器，用于需要实际数据进行验证的数据类型。

Return type:

Union[bool, Iterable[bool]]

Returns:

布尔标量或布尔标量的可迭代对象，指示哪些元素通过了检查。

coerce(data_container)

纯强制转换而不捕获异常。

Return type:

Union[Series, DataFrame]

coerce_value(value)

将一个值强制转换为特定类型。

Return type:

Any

classmethod from_parametrized_dtype(pd_dtype)

将一个 pandas.SparseDtype 转换为 一个 Pandera pandera.engines.pandas_engine.Sparse。

try_coerce(data_container)

强制数据容器转换为数据类型， 如果强制转换失败，则引发 ParserError :raises: ParserError: 如果强制转换失败

Return type:

Union[Series, DataFrame]

__call__(data_container)

将数据容器强制转换为数据类型。