Bagaimanakah Saya Boleh Mengekalkan Jenis Tatasusunan Integer dalam Panda Semasa Mengendalikan Nilai NaN?

Mengekalkan Jenis Tatasusunan Integer dengan Nilai NaN: Cabaran dan Penyelesaian

Apabila bekerja dengan data berangka dalam NumPy dan Pandas, mungkin perlu mengendalikan tatasusunan yang mengandungi kedua-dua nilai integer dan nilai NaN (Bukan-Nombor). Walau bagaimanapun, terdapat had yang diketahui dalam Panda di mana tatasusunan integer tidak boleh menyimpan nilai NaN.

Penyelesaian yang dicuba sebelum ini, seperti menggunakan fungsi from_records() Pandas dengan coerce_float=False atau tatasusunan bertopeng NumPy dengan NaN fill_value, telah gagal untuk mengekalkan jenis data integer. Ini kerana NumPy pada masa ini tidak mempunyai kefungsian untuk mengendalikan nilai NA dalam tatasusunan integer.

Pendekatan terbaik untuk menangani had ini dalam versi semasa NumPy dan Pandas adalah untuk mengelak daripada menggunakan tatasusunan integer dengan nilai NaN. Sebaliknya, pertimbangkan untuk menggunakan jenis data lain, seperti apungan, yang boleh menampung kedua-dua nilai angka dan NaN.

Walau bagaimanapun, kemas kini terbaru kepada Pandas, versi 0.24, telah memperkenalkan sokongan pilihan untuk nilai NA integer. Ciri ini memerlukan penggunaan sambungan dtype Int64 (dengan huruf besar "I") dan bukannya dtype int64 lalai. Dengan menggabungkan dtype baharu ini, kini boleh mengekalkan jenis tatasusunan integer sambil membenarkan kehadiran nilai NaN.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengekalkan Jenis Tatasusunan Integer dalam Panda Semasa Mengendalikan Nilai NaN?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!