如何在處理 NaN 值時維護 Pandas 中的整數陣列類型？

使用NaN 值維護整數數組類型：挑戰與解決方案

在NumPy 和Pandas 中處理數值資料時，可能需要處理同時包含整數值和NaN（非數字）值的陣列。然而，Pandas 存在一個已知的限制，整數陣列無法儲存 NaN 值。

先前嘗試的解決方案，例如使用 Pandas 的 from_records() 函數和 coerce_float=False 或 NumPy 屏蔽數組和 NaN fill_value，都失敗了保留整數資料類型。這是因為 NumPy 目前缺乏處理整數數組中 NA 值的功能。

在目前版本的 NumPy 和 Pandas 中解決此限制的最佳方法是避免使用具有 NaN 值的整數數組。相反，請考慮使用另一種資料類型，例如 float，它可以同時容納數值和 NaN。

但是，Pandas 0.24 版的最新更新引入了對整數 NA 值的可選支援。此功能需要使用擴展資料類型 Int64（大寫“I”）而不是預設的 int64 資料類型。透過合併這個新的資料類型，現在可以在允許存在 NaN 值的同時維護整數數組類型。

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