NaN 値を含む Pandas 列を整数型に変換するにはどうすればよいですか?

NaN を含む Pandas 列を Dtype Int に変換する

欠損値 (NaN) を含む Pandas 列を整数型に変換するには、pandas バージョン 0.24 。 IntegerArray で表される、Nullable Integer Data Type が導入されました。

Nullable Integer Data Type

Arrays.IntegerArray では、欠損値を含む整数データの表現が可能になります。これはデフォルトの整数 dtype とは異なり、配列または系列を作成するときに明示的に指定する必要があります。

例:

import pandas as pd

arr = pd.array([1, 2, np.nan], dtype=pd.Int64Dtype())
pd.Series(arr)

# Output:
0      1
1      2
2    NaN
dtype: Int64

列を Null 許容整数に変換する

df['myCol'] = df['myCol'].astype('Int64')

これにより、列 'myCol' が null 許容に変換されます整数。欠損値を NaN として表すことができます。

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