Wie konvertiert man eine Pandas-Spalte mit NaN-Werten in einen Ganzzahltyp?

Konvertieren einer Pandas-Spalte mit NaN in Dtype Int

Um eine Pandas-Spalte mit fehlenden Werten (NaNs) in einen Ganzzahltyp zu konvertieren, Pandas Version 0.24 . führt den nullbaren Integer-Datentyp ein, dargestellt durch IntegerArray.

Nullable Integer Data Type

Arrays.IntegerArray ermöglicht die Darstellung von Integer-Daten mit fehlenden Werten. Er unterscheidet sich vom Standard-Ganzzahl-D-Typ und muss beim Erstellen eines Arrays oder einer Serie explizit angegeben werden.

Beispiel:

import pandas as pd

arr = pd.array([1, 2, np.nan], dtype=pd.Int64Dtype())
pd.Series(arr)

# Output:
0      1
1      2
2    NaN
dtype: Int64

Konvertieren einer Spalte in Nullable-Ganzzahlen

df['myCol'] = df['myCol'].astype('Int64')

Dadurch wird die Spalte „myCol“ in nullfähige Ganzzahlen konvertiert, sodass fehlende Werte als NaN dargestellt werden können.

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