Wie bleiben ganzzahlige Datentypen in Pandas-DataFrames mit fehlenden Werten erhalten?

ndarray vs. DataFrame: Beibehaltung des Integer-Typs mit NaNs

Für Betriebsszenarien, bei denen die Aufrechterhaltung der Integrität von Integer-Typ-Spalten in einem DataFrame von größter Bedeutung ist Bei der Berücksichtigung fehlender Werte entsteht eine inhärente Herausforderung. NumPy-Arrays, die zugrunde liegende Datenstruktur in Pandas DataFrames, legen Einschränkungen für Datentypen fest, insbesondere hinsichtlich der Koexistenz von ganzzahligen Elementen und NaN-Werten.

Das NaN-Dilemma

NumPy's Die Unfähigkeit, NaN in ganzzahligen Arrays darzustellen, ist auf eine Designbeschränkung zurückzuführen. Dies stellt ein Rätsel in Szenarien dar, in denen man den ganzzahligen Datentyp tout court beibehalten möchte.

Versuche und Inkonsistenzen

Es wurden Bemühungen unternommen, diese Einschränkung zu umgehen, wie z Nutzung der Funktion from_records() mit coerce_float=False und Experimentieren mit maskierten NumPy-Arrays. Allerdings konvertieren diese Ansätze den Spaltendatentyp konsequent in Float.

Aktuelle Lösungen und Einschränkungen

Bis Fortschritte bei der Behandlung fehlender Werte durch NumPy erzielt werden, bleiben die Optionen begrenzt . Eine mögliche Problemumgehung besteht darin, NaNs durch einen Sentinel-Wert zu ersetzen, beispielsweise eine willkürlich gewählte große Ganzzahl, die sich von gültigen Daten unterscheidet und zur Identifizierung fehlender Einträge während der Verarbeitung verwendet werden kann.

Alternativ eine Problemumgehung, die in neueren Versionen von Pandas übernommen wurde (ab 0.24) besteht darin, den Int64-Erweiterungs-dtype (großgeschriebenes „Int“) anstelle des standardmäßigen int64 (Kleinbuchstaben) zu verwenden. Int64 unterstützt optionale ganzzahlige NA-Werte und bietet so eine Problemumgehung für dieses spezielle Problem.

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