누락된 값이 있는 Pandas DataFrames에서 정수 데이터 유형을 보존하는 방법은 무엇입니까?

ndarray 대 DataFrame: NaN으로 정수 유형 보존

DataFrame에서 정수 유형 열의 무결성을 유지하는 것이 가장 중요한 운영 시나리오의 경우 누락된 값을 수용하는 동안 본질적인 문제가 발생합니다. Pandas DataFrames의 기본 데이터 구조인 NumPy 배열은 특히 정수 요소와 NaN 값의 공존과 관련하여 데이터 유형에 제한을 적용합니다.

NaN 딜레마

NumPy의 정수 배열 내에서 NaN을 표현할 수 없는 것은 설계 제한 때문입니다. 이는 법정에서 정수 데이터 유형을 유지하려는 시나리오에서 난제를 제기합니다.

시도 및 불일치

이 제한을 우회하려는 노력이 추구되었습니다. coerce_float=False로 from_records() 함수를 활용하고 NumPy 마스크로 실험 배열. 그러나 이러한 접근 방식은 열 데이터 유형을 부동 소수점으로 일관되게 변환합니다.

현재 솔루션 및 제한 사항

NumPy의 결측값 처리가 개선될 때까지 제한된 옵션이 남아 있습니다. . 한 가지 잠재적인 해결 방법은 유효한 데이터와 다르며 처리 중에 누락된 항목을 식별하는 데 사용할 수 있는 임의로 선택된 큰 정수와 같은 센티널 값으로 NaN을 바꾸는 것입니다.

또는 최신 버전의 Pandas에서 채택한 해결 방법이 있습니다. (0.24 이상)은 기본 int64(소문자) 대신 Int64 확장 dtype(대문자 "Int")을 활용하는 것입니다. Int64는 선택적 정수 NA 값을 지원하여 이 특정 문제에 대한 해결 방법을 제공합니다.

위 내용은 누락된 값이 있는 Pandas DataFrames에서 정수 데이터 유형을 보존하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!