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如何在 Pandas DataFrame 中保留缺失值的整數資料型態？

Linda Hamilton

Nov 30, 2024 am 02:34 AM

How to Preserve Integer Data Types in Pandas DataFrames with Missing Values?

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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陳述

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