NumPy ou Pandas peuvent-ils conserver les types de tableaux d'entiers tout en gérant les valeurs NaN ?

Préserver le type de tableau d'entiers tout en adoptant les valeurs NaN : NumPy contre Pandas

La distinction entre NumPy et Pandas concernant la gestion des tableaux d'entiers avec des valeurs NaN présente un défi. Bien que l'on puisse souhaiter conserver le type entier d'un tableau, les valeurs NaN posent un problème unique.

Les tableaux NumPy ont une limitation inhérente : ils ne peuvent pas stocker les valeurs NaN dans des tableaux entiers. Cela vient du fait que la norme à virgule flottante IEEE 754, à laquelle NumPy est conforme, ne définit pas de représentation pour NaN en types entiers.

Pandas, en revanche, convertit les tableaux d'entiers avec des valeurs NaN en flottants. tableaux. En effet, Pandas utilise des tableaux NumPy en interne et hérite de ses limites.

Tentatives de solutions et leurs lacunes

Diverses approches pour contourner ce problème ont été tentées. Une de ces solutions consiste à utiliser from_records() avec coerce_float=False. Cependant, cette méthode ne parvient pas à préserver le type entier.

Une autre approche consiste à utiliser des tableaux masqués NumPy avec une valeur de remplissage NaN. Cependant, cela entraîne également une conversion en type flottant.

Écart de fonctionnalités exceptionnel

Le dilemme consistant à conserver le type entier tout en acceptant les valeurs NaN provient d'une lacune dans le type sous-jacent. Bibliothèque NumPy. Jusqu'à ce que NumPy implémente la prise en charge des valeurs NaN dans les tableaux d'entiers, cette limitation persistera.

Solution de contournement possible pour Pandas 0.24 et supérieur

Pour Pandas version 0.24 et supérieure, un potentiel une solution de contournement existe. En utilisant l'extension dtype Int64 (en majuscule), il devient possible d'incorporer des valeurs NaN dans des tableaux d'entiers. Cette solution s'écarte cependant du dtype int64 standard (minuscules) qui est généralement utilisé.

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