Pandas 열을 정수로 변환할 때 NaN 값을 처리하는 방법은 무엇입니까?

Pandas 열을 정수로 변환할 때 NaN 값 처리

Pandas 데이터 프레임으로 작업할 때 열을 변환해야 하는 상황이 발생할 수 있습니다. 정수 데이터 유형에 대한 NaN 값을 포함합니다. 그러나 정수 배열은 기본적으로 누락된 값을 처리할 수 없으므로 이 변환은 오류로 이어질 수 있습니다.

오류 처리 접근 방식

'id'를 변환하기 위해 두 가지 접근 방식을 시도했습니다. ' 열을 정수로 변환했지만 둘 다 오류가 발생했습니다.

• CSV 읽기 중 캐스팅: 오류: 정수 열에 NA 값이 있습니다
• CSV 읽기 후 변환: 오류: NA를 다음으로 변환할 수 없습니다. 정수

솔루션: Nullable 정수 데이터 유형

Pandas 버전 0.24에는 Null 허용 정수 데이터 유형 개념이 도입되었습니다. 이 기능을 사용하면 정수 배열에 누락된 값이 포함될 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하려면:

import numpy as np

# Create a nullable integer array
arr = pd.array([1, 2, np.nan], dtype=pd.Int64Dtype())

# Create a Pandas Series from the array
series = pd.Series(arr)

결과 시리즈는 'Int64' dtype을 가지며 NaN 값을 허용합니다.

>>> series
0      1
1      2
2    NaN
dtype: Int64

Pandas 열 변환

Pandas 열을 null 허용 정수 dtype으로 변환하려면:

df['myCol'] = df['myCol'].astype('Int64')

이렇게 하면 'myCol' 열이 누락된 값이 NaN으로 표시되는 정수 데이터 유형으로 변환됩니다.

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