如何將具有 NaN 值的 Pandas 列轉換為整數資料類型？

將具有NaN 值的Pandas 欄位轉換為Dtype 'int'

使用Pandas 函式庫在Python 中進行資料運算時，很常見遇到缺失值或NaN 值的欄位。將此類列轉換為整數資料類型（“int”）會帶來獨特的挑戰，因為 NaN 值與整數運算不相容。

為了克服此問題，Pandas 在 0.24 版本中引入了新的可為空整數資料類型。 。此資料類型允許表示可能存在缺失值的整數值。

要將列的資料型別明確指定為“int64”，可以使用“astypte”方法。但是，請務必記住，「astype」方法無法直接將 NaN 值轉換為整數。

要將具有NaN 值的欄位轉換為可為null 的整數資料類型，請依照下列步驟操作：

1. 使用「import pandas as pd」從「pandas」匯入“array”模組語句。

2. 使用具有適當資料類型的數組函數初始化列。例如：

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

3. 將新建立的陣列分配給 Pandas Series。

   ' pd.Series(arr)'
   

4. 轉換 DataFrame 中的欄位對於可為空的整數資料型別，請使用 'astype'方法。

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

5. 根據需要處理缺失值，例如用 0 取代它們或計算中位數/眾數。

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