如何在维护整数数据类型的同时处理 NumPy 和 Pandas 中的 NaN 值？

在 NumPy 和 Pandas 中管理 NaN 值

处理数值数据时，通常需要将数组类型维护为整数，同时容纳存在用 NaN（非数字）表示的缺失值。然而，这带来了一个挑战，因为 NaN 不能存储在整数数组中。

NumPy 的限制

NumPy 数组遵循固定的数据类型，并引入 NaN 值强制转换为浮点数据类型。因此，保留整数数据类型并直接在 NumPy 中合并 NaN 值是不可行的。

Pandas 的约束

严重依赖 NumPy 的 Pandas 继承了此限制。当从包含 NaN 值的整数类型列创建 DataFrame 时，Pandas 会自动将它们转换为浮点型。事实证明，尝试使用带有 coerce_float=False 的 from_records() 或 NumPy 掩码数组等函数来覆盖此行为是不成功的，导致不可避免地转换为浮点数据类型。

当前解决方法

直到 NumPy 和 Pandas 引入对整数类型 NaN 值的全面支持在未来的版本中，首选的解决方法是将 NaN 表示为不同的数值，例如 -999 或 0。这种方法允许保留整数数据类型，同时仍然指示缺失值。

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