NumPy と Pandas: NaN 値を整数配列に格納するにはどうすればよいですか?

NaN 値を含む配列型を整数として維持する: NumPy と Pandas

整数値と NaN 値の両方を含むデータ構造を扱う場合、不足している情報を処理しながら、意図したデータ型を維持することが重要です。 Python の一般的なデータ分析ライブラリである NumPy と Pandas は、このタスクに対してさまざまなアプローチを提供します。

NumPy では、NaN 値を整数配列に直接格納することはできません。この制限は、NaN が float データ型と一致する浮動小数点の概念であるという事実に起因しています。マスクされた配列を使用してもデータ型が float に変換されるため、問題は解決しないと述べました。一方、

Pandas は歴史的に整数 NA 値をサポートしていないため、列に次の値が含まれます。整数値と NaN 値の両方を float としてキャストします。ただし、これは、Pandas バージョン 0.24 での拡張機能 dtype、Int64 (大文字) の導入により変更されました。この機能を利用するには、DataFrame の作成時に dtype を「Int64[NA]」として指定します。この拡張子 dtype は、デフォルトの int64 (小文字) の代わりに使用する必要があることに注意してください。

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