Wie kann ich den Integer-Array-Typ in Pandas beibehalten, während ich NaN-Werte verarbeite?

Pflege des Integer-Array-Typs mit NaN-Werten: Herausforderungen und Lösungen

Bei der Arbeit mit numerischen Daten in NumPy und Pandas kann dies erforderlich sein Behandeln Sie Arrays, die sowohl ganzzahlige Werte als auch NaN-Werte (Not-a-Number) enthalten. Es gibt jedoch eine bekannte Einschränkung in Pandas, bei der Integer-Arrays keine NaN-Werte speichern können.

Frühere Lösungsversuche, wie die Verwendung der Funktion from_records() von Pandas mit coerce_float=False oder maskierter NumPy-Arrays mit NaN fill_value, sind fehlgeschlagen um den ganzzahligen Datentyp beizubehalten. Dies liegt daran, dass NumPy derzeit nicht über die Funktionalität verfügt, NA-Werte in Ganzzahl-Arrays zu verarbeiten.

Der beste Ansatz, diese Einschränkung in aktuellen Versionen von NumPy und Pandas zu beheben, besteht darin, die Verwendung von Ganzzahl-Arrays mit NaN-Werten zu vermeiden. Ziehen Sie stattdessen die Verwendung eines anderen Datentyps wie Float in Betracht, der sowohl numerische Werte als auch NaN aufnehmen kann.

Ein aktuelles Update für Pandas, Version 0.24, hat jedoch optionale Unterstützung für ganzzahlige NA-Werte eingeführt. Diese Funktion erfordert die Verwendung eines Erweiterungs-D-Typs Int64 (mit einem großen „I“) anstelle des Standard-D-Typs Int64. Durch die Einbindung dieses neuen dtype ist es nun möglich, einen Integer-Array-Typ beizubehalten und gleichzeitig das Vorhandensein von NaN-Werten zuzulassen.

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