値が欠落している Pandas 列を整数データ型に変換するにはどうすればよいですか?

欠損値のある Pandas 列を整数に変換する

Pandas データフレームを扱う場合、多くの場合、特定の列のデータ型を指定する必要があります。ただし、列に欠損値または空の値 (NaN) が含まれている場合、それを「int」などの整数型に変換すると問題が発生する可能性があります。

問題が発生しました:

この問題を説明するために、CSV ファイルから読み取られた Pandas データフレームがあり、「id」という名前の列に NaN が含まれていると仮定します。ただし、「id」列を整数型として指定する必要があります。

エラー メッセージ:

「id」列を整数に直接キャストしようとした場合CSV ファイルの読み取り中に、次のエラーが発生します:

または、次のことを試みると、 CSV ファイルを読み取った後に列の型を変換すると、次の結果が得られます:

解決策:

Pandas バージョン 0.24 以降では、欠損のある整数データを表すことができます。 Null 許容整数データ型を使用した値。IntegerArray で実装されます。この機能を利用するには:

1. Pandas から IntegerArray クラスをインポートします。

2. 目的の dtype で IntegerArray オブジェクトを作成します。この場合は、 Int64.

3. astype() を使用して 'id' 列を IntegerArray に変換します。

Null 許容整数データ型を利用することで、 Panda は、意図したデータ型を維持しながら、欠損値のある整数列を処理できます。

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