Comment puis-je gérer les valeurs NaN dans NumPy et Pandas tout en conservant les types de données entiers ?

Gestion des valeurs NaN dans NumPy et Pandas

Lorsque vous travaillez avec des données numériques, il est souvent souhaitable de conserver le type de tableau sous forme d'entiers tout en s'adaptant la présence de valeurs manquantes représentées par NaN (Not a Number). Cependant, cela pose un défi, car NaN ne peut pas être stocké dans des tableaux d'entiers.

Limites de NumPy

Les tableaux NumPy adhèrent à un type de données fixe et introduisent des valeurs NaN impose la conversion en un type de données à virgule flottante. Par conséquent, conserver les types de données entiers et incorporer des valeurs NaN directement dans NumPy n'est pas réalisable.

Contraintes de Pandas

Pandas, qui s'appuie fortement sur NumPy, hérite de cette limitation. Lors de la création d'un DataFrame à partir de colonnes de type entier contenant des valeurs NaN, Pandas les convertira automatiquement en virgule flottante. Les tentatives pour remplacer ce comportement à l'aide de fonctions telles que from_records() avec coerce_float=False ou des tableaux masqués NumPy se sont révélées infructueuses, conduisant à l'inévitable conversion en types de données flottants.

Solutions de contournement actuelles

Jusqu'à ce que NumPy et Pandas introduisent à l'avenir une prise en charge complète des valeurs NaN de type entier versions, la solution de contournement préférée consiste à représenter NaN sous la forme d'une valeur numérique distincte, telle que -999 ou 0. Cette approche permet de préserver les types de données entiers tout en indiquant les valeurs manquantes.

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