NumPy와 Pandas: NaN 값을 정수 배열에 어떻게 저장할 수 있나요?

NaN 값을 사용하여 배열 유형을 정수로 유지: NumPy와 Pandas

정수와 NaN 값을 모두 포함하는 데이터 구조로 작업할 때, 누락된 정보를 처리하는 동안 의도한 데이터 유형을 유지하는 것이 중요합니다. Python의 인기 있는 데이터 분석 라이브러리인 NumPy와 Pandas는 이 작업에 대해 다양한 접근 방식을 제공합니다.

NumPy에서는 NaN 값을 정수 배열에 직접 저장할 수 없습니다. 이러한 제한은 NaN이 float 데이터 유형에 맞는 부동 소수점 개념이라는 사실에서 비롯됩니다. 마스크된 배열을 사용해도 데이터 유형이 부동 소수점으로 변환되므로 문제가 해결되지 않았다고 언급하셨습니다.

반면 Pandas는 역사적으로 정수 NA 값에 대한 지원이 부족하여 열에 다음이 포함되는 문제가 발생했습니다. 정수 및 NaN 값 모두 부동 소수점으로 캐스팅됩니다. 그러나 이는 Pandas 버전 0.24에 확장 dtype Int64(대문자)가 도입되면서 변경되었습니다. 이 기능을 활용하려면 DataFrame을 생성할 때 dtype을 "Int64[NA]"로 지정하면 됩니다. 이 확장자 dtype은 기본 int64(소문자) 대신 사용해야 합니다.

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