値が欠落している Pandas DataFrame で整数データ型を保持する方法

ndarray と DataFrame: NaN を使用した整数型の保持

DataFrame 内の整数型列の整合性を維持することが最も重要な運用シナリオの場合欠損値に対応する一方で、固有の課題が発生します。 Pandas DataFrame の基礎となるデータ構造である NumPy 配列は、特に整数要素と NaN 値の共存に関して、データ型に制限を課します。

NaN のジレンマ

NumPy の整数配列内で NaN を表現できないのは、設計上の制限によるものです。これは、法廷で整数データ型を保持したい場合に難問を引き起こします。

試みと矛盾

この制限を回避するための取り組みが次のように追求されてきました。 coerce_float=False で from_records() 関数を利用し、実験してみるNumPy マスク配列。ただし、これらのアプローチは一貫して列のデータ型を float に変換します。

現在の解決策と制限

NumPy の欠損値の処理が進歩するまで、選択肢は限られています。 。考えられる回避策の 1 つは、NaN をセンチネル値 (有効なデータとは異なる任意に選択された大きな整数など) に置き換えることで、処理中に欠落しているエントリを識別するために使用できます。

あるいは、最近のバージョンの pandas で採用されている回避策です。 (0.24 以降) は、デフォルトの int64 (小文字) の代わりに Int64 拡張 dtype (大文字の「Int」) を使用します。 Int64 はオプションの整数 NA 値をサポートしており、この特定の問題の回避策を提供します。

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