Bagaimanakah Saya Boleh Mengendalikan Nilai NaN dalam NumPy dan Pandas Semasa Mengekalkan Jenis Data Integer?

Mengurus Nilai NaN dalam NumPy dan Panda

Apabila bekerja dengan data berangka, selalunya wajar untuk mengekalkan jenis tatasusunan sebagai integer sambil menampung kehadiran nilai yang hilang diwakili oleh NaN (Bukan Nombor). Walau bagaimanapun, ini membawa satu cabaran, kerana NaN tidak boleh disimpan dalam tatasusunan integer.

Penghadan NumPy

Tatasusunan NumPy mematuhi jenis data tetap dan memperkenalkan nilai NaN mewajibkan penukaran kepada jenis data titik terapung. Oleh itu, mengekalkan jenis data integer dan memasukkan nilai NaN secara langsung dalam NumPy tidak boleh dilaksanakan.

Kekangan Panda

Panda, yang sangat bergantung pada NumPy, mewarisi had ini. Apabila mencipta DataFrame daripada lajur jenis integer yang mengandungi nilai NaN, Pandas secara automatik akan menukarnya kepada titik terapung. Percubaan untuk mengatasi tingkah laku ini menggunakan fungsi seperti from_records() dengan tatasusunan coerce_float=False atau NumPy telah terbukti tidak berjaya, membawa kepada penukaran yang tidak dapat dielakkan kepada jenis data terapung.

Penyelesaian Semasa

Sehingga NumPy dan Pandas memperkenalkan sokongan menyeluruh untuk nilai NaN taip integer dalam versi masa hadapan, penyelesaian pilihan adalah untuk mewakili NaN sebagai nilai berangka yang berbeza, seperti -999 atau 0. Pendekatan ini membolehkan pengekalan jenis data integer sambil masih menunjukkan nilai yang tiada.

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