Wie kann ich NaN-Werte in NumPy und Pandas verarbeiten und dabei ganzzahlige Datentypen beibehalten?

NaN-Werte in NumPy und Pandas verwalten

Bei der Arbeit mit numerischen Daten ist es oft wünschenswert, den Array-Typ als Ganzzahlen beizubehalten und gleichzeitig anzupassen das Vorhandensein fehlender Werte, dargestellt durch NaN (Not a Number). Dies bringt jedoch eine Herausforderung mit sich, da NaN nicht in ganzzahligen Arrays gespeichert werden kann.

Einschränkungen von NumPy

NumPy-Arrays unterliegen einem festen Datentyp und führen NaN-Werte ein schreibt die Konvertierung in einen Gleitkomma-Datentyp vor. Daher ist es nicht möglich, ganzzahlige Datentypen beizubehalten und NaN-Werte direkt in NumPy zu integrieren.

Einschränkungen von Pandas

Pandas, das stark auf NumPy angewiesen ist, erbt diese Einschränkung. Wenn Sie einen DataFrame aus ganzzahligen Spalten mit NaN-Werten erstellen, konvertiert Pandas diese automatisch in Gleitkommazahlen. Versuche, dieses Verhalten mithilfe von Funktionen wie from_records() mit coerce_float=False oder NumPy-maskierten Arrays zu überschreiben, haben sich als erfolglos erwiesen, was zur unvermeidlichen Konvertierung in Float-Datentypen führte.

Aktuelle Problemumgehungen

Bis NumPy und Pandas in zukünftigen Versionen umfassende Unterstützung für ganzzahlige NaN-Werte einführen, Die bevorzugte Problemumgehung besteht darin, NaN als eindeutigen numerischen Wert darzustellen, z. B. -999 oder 0. Dieser Ansatz ermöglicht die Beibehaltung ganzzahliger Datentypen und zeigt gleichzeitig fehlende Werte an.

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