如何在处理 NaN 值时维护 Pandas 中的整数数组类型？

使用 NaN 值维护整数数组类型：挑战和解决方案

在 NumPy 和 Pandas 中处理数值数据时，可能需要处理同时包含整数值和 NaN（非数字）值的数组。然而，Pandas 存在一个已知的限制，整数数组无法存储 NaN 值。

之前尝试的解决方案，例如使用 Pandas 的 from_records() 函数和 coerce_float=False 或 NumPy 屏蔽数组和 NaN fill_value，都失败了保留整数数据类型。这是因为 NumPy 目前缺乏处理整数数组中 NA 值的功能。

在当前版本的 NumPy 和 Pandas 中解决此限制的最佳方法是避免使用具有 NaN 值的整数数组。相反，请考虑使用另一种数据类型，例如 float，它可以同时容纳数值和 NaN。

但是，Pandas 0.24 版的最新更新引入了对整数 NA 值的可选支持。此功能需要使用扩展数据类型 Int64（大写“I”）而不是默认的 int64 数据类型。通过合并这个新的数据类型，现在可以在允许存在 NaN 值的同时维护整数数组类型。

以上是如何在处理 NaN 值时维护 Pandas 中的整数数组类型？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！