NumPy vs. Pandas: Wie kann ich NaN-Werte in einem Integer-Array speichern?

Array-Typ als Ganzzahl mit NaN-Werten beibehalten: NumPy vs. Pandas

Beim Arbeiten mit Datenstrukturen, die sowohl Ganzzahl- als auch NaN-Werte enthalten, Es ist wichtig, den beabsichtigten Datentyp beizubehalten und gleichzeitig fehlende Informationen zu verarbeiten. NumPy und Pandas, beliebte Datenanalysebibliotheken in Python, bieten unterschiedliche Ansätze für diese Aufgabe.

In NumPy ist es nicht möglich, NaN-Werte direkt in einem Integer-Array zu speichern. Diese Einschränkung ergibt sich aus der Tatsache, dass NaN ein Gleitkommakonzept ist, das sich am Datentyp float orientiert. Sie haben erwähnt, dass die Verwendung maskierter Arrays das Problem nicht löste, da dies auch dazu führte, dass der Datentyp in Float konvertiert wurde.

Pandas hingegen hatte in der Vergangenheit keine Unterstützung für ganzzahlige NA-Werte, was dazu führte, dass Spalten enthalten Sowohl Ganzzahl- als auch NaN-Werte sollen als Float umgewandelt werden. Dies hat sich jedoch mit der Einführung einer dtype-Erweiterung, Int64 (großgeschrieben), in Version 0.24 von Pandas geändert. Um diese Funktion zu nutzen, können Sie beim Erstellen Ihres DataFrame den dtype als „Int64[NA]“ angeben. Beachten Sie, dass dieser Erweiterungs-DType anstelle des Standardwerts int64 (Kleinbuchstaben) verwendet werden muss.

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