NaN 값이 있는 Pandas 열을 정수 데이터 유형으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

NaN 값이 포함된 Pandas 열을 Dtype 'int'로 변환

Pandas 라이브러리를 사용하여 Python에서 데이터 조작 작업을 할 때 일반적입니다. 누락된 값 또는 NaN 값이 있는 열을 발견합니다. 이러한 열을 정수 데이터 유형('int')으로 변환하면 NaN 값이 정수 연산과 호환되지 않기 때문에 고유한 문제가 발생합니다.

이 문제를 극복하기 위해 Pandas는 버전 0.24에서 새로운 null 허용 정수 데이터 유형을 도입했습니다. . 이 데이터 유형을 사용하면 누락된 값이 있을 수 있는 정수 값을 표현할 수 있습니다.

열의 dtype을 'int64'로 명시적으로 지정하려면 'astypte' 방법을 활용할 수 있습니다. 그러나 'astype' 메서드는 NaN 값을 정수로 직접 변환할 수 없다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

NaN 값이 있는 열을 null 허용 정수 데이터 유형으로 변환하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 'import pandas as pd'를 사용하여 'pandas'에서 '배열' 모듈을 가져옵니다.

2. 적절한 dtype과 함께 배열 함수를 사용하여 열을 초기화합니다. 예:

   'arr = pd.array([1, 2, np.nan], dtype=pd.Int64Dtype())'
   

3. 새로 생성된 배열을 Pandas Series에 할당합니다.

   ' pd.Series(arr)'
   

4. DataFrame의 열을 변환하려면 널 입력 가능 정수 데이터 유형에는 'astype'을 사용하십시오.

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

5. 누락된 값을 0으로 바꾸거나 중앙값/모드 값을 계산하는 등 원하는 대로 처리합니다.

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