Comment puis-je conserver le type de tableau d'entiers dans Pandas tout en gérant les valeurs NaN ?

Maintenir le type de tableau d'entiers avec des valeurs NaN : défis et solutions

Lorsque vous travaillez avec des données numériques dans NumPy et Pandas, il peut être nécessaire de gérer des tableaux contenant à la fois des valeurs entières et des valeurs NaN (Not-a-Number). Cependant, il existe une limitation connue dans Pandas où les tableaux d'entiers ne peuvent pas stocker les valeurs NaN.

Les solutions précédemment tentées, telles que l'utilisation de la fonction from_records() de Pandas avec coerce_float=False ou des tableaux masqués NumPy avec NaN fill_value, ont échoué pour conserver le type de données entier. En effet, NumPy ne dispose actuellement pas de la fonctionnalité nécessaire pour gérer les valeurs NA dans des tableaux d'entiers.

La meilleure approche pour résoudre cette limitation dans les versions actuelles de NumPy et Pandas est d'éviter d'utiliser des tableaux d'entiers avec des valeurs NaN. Envisagez plutôt d'utiliser un autre type de données, tel que float, qui peut prendre en charge à la fois les valeurs numériques et NaN.

Cependant, une récente mise à jour de Pandas, version 0.24, a introduit la prise en charge facultative des valeurs entières NA. Cette fonctionnalité nécessite l'utilisation d'un type d'extension Int64 (avec un "I" majuscule) au lieu du type int64 par défaut. En incorporant ce nouveau type, il est désormais possible de conserver un type tableau entier tout en autorisant la présence de valeurs NaN.

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