NaN 값이 있는 Pandas 열을 정수 데이터 유형으로 변환하려면 어떻게 해야 합니까?

누락된 값이 있는 Pandas 열을 정수 Dtype으로 변환

Pandas에서 누락된 값(NaN)이 포함된 열을 정수로 변환하면 다음과 같은 결과가 발생하는 경우가 많습니다. 오류. 이는 정수 유형이 기본적으로 누락된 정보를 보유할 수 없기 때문입니다. 그러나 이제 Pandas는 nullable 정수 데이터 유형을 통해 솔루션을 제공합니다.

Nullable Integer Dtype

버전 0.24. Pandas에서는 null 허용 정수 데이터 유형을 사용하여 가능한 누락된 값이 있는 정수 값을 나타낼 수 있습니다. 이 데이터 유형은 arrays.IntegerArray로 구현되며 배열 또는 시리즈를 생성할 때 명시적인 지정이 필요합니다.

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

0      1
1      2
2    NaN
dtype: Int64

열을 Null 허용 정수로 변환

열을 다음으로 변환하려면 null 허용 정수 데이터 유형인 경우 다음 구문을 사용합니다.

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

Int64 dtype을 지정하면 열에 누락된 값(NaN)을 수용할 수 있는 정수 데이터 유형이 있어야 함을 Pandas에 명시적으로 알리는 것입니다. 이 접근 방식을 사용하면 유형 변환 오류 없이 정보가 누락된 정수 값을 표현할 수 있습니다.

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