如何在 Pandas DataFrame 中保留缺失值的整數資料型態？

ndarray 與DataFrame：使用NaN 保留整數類型

對於維護DataFrame 中整數類型列的完整性至關重要的操作場景在容納缺失值的同時，會出現固有的挑戰。 NumPy 陣列是 Pandas DataFrames 中的基礎資料結構，它對資料類型施加限制，特別是在整數​​元素和 NaN 值的共存方面。

NaN 困境

NumPy 的無法在整數陣列中表示 NaN 源自於設計限制。這在希望保留整數資料類型的場景中提出了一個難題。

嘗試和不一致

已經做出了規避這一限制的努力，例如利用帶有coerce_float=False 的from_records() 函數並嘗試使用NumPy 掩碼數組。然而，這些方法始終將列資料類型轉換為浮點數。

目前的解決方案和限制

在 NumPy 處理缺失值方面取得進展之前，仍然有有限的選擇。一種潛在的解決方法是用哨兵值取代 NaN，例如任意選擇的與有效資料不同的大整數，可用於識別處理過程中遺失的條目。

或者，最新版本的 pandas 中採用的解決方法（0.24 起）是使用 Int64 擴展 dtype（大寫“Int”）而不是預設的 int64（小寫）。 Int64 支援可選的整數 NA 值，為該特定問題提供了解決方法。

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