NumPy vs Pandas : comment puis-je stocker des valeurs NaN dans un tableau d'entiers ?

Conserver le type de tableau comme entier avec des valeurs NaN : NumPy contre Pandas

Lorsque vous travaillez avec des structures de données contenant à la fois des valeurs entières et NaN, il est crucial de conserver le type de données prévu tout en traitant les informations manquantes. NumPy et Pandas, bibliothèques d'analyse de données populaires en Python, proposent différentes approches pour cette tâche.

Dans NumPy, il n'est pas possible de stocker directement des valeurs NaN dans un tableau d'entiers. Cette limitation vient du fait que NaN est un concept à virgule flottante qui s'aligne sur le type de données float. Vous avez mentionné que l'utilisation de tableaux masqués ne résolvait pas le problème, car cela entraînait également la conversion du type de données en float.

Pandas, en revanche, manquait historiquement de prise en charge des valeurs entières NA, ce qui entraînait des colonnes contenant les valeurs entières et NaN doivent être converties en flottant. Cependant, cela a changé avec l'introduction d'une extension de type, Int64 (en majuscule), dans la version 0.24 de Pandas. Pour utiliser cette fonctionnalité, vous pouvez spécifier le type comme « Int64[NA] » lors de la création de votre DataFrame. Notez que ce type d'extension doit être utilisé à la place du int64 par défaut (minuscules).

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