Können NumPy oder Pandas ganzzahlige Array-Typen beim Umgang mit NaN-Werten beibehalten?

Beibehaltung des Integer-Array-Typs bei gleichzeitiger Übernahme von NaN-Werten: NumPy vs. Pandas

Der Unterschied zwischen NumPy und Pandas hinsichtlich der Handhabung von Integer-Arrays mit NaN-Werten stellt eine Herausforderung dar. Auch wenn man den Integer-Typ eines Arrays beibehalten möchte, stellen NaN-Werte ein einzigartiges Problem dar.

NumPy-Arrays haben eine inhärente Einschränkung: Sie können keine NaN-Werte in Integer-Arrays speichern. Dies liegt daran, dass der Gleitkomma-Standard IEEE 754, dem NumPy entspricht, keine Darstellung für NaN in Ganzzahltypen definiert.

Pandas hingegen konvertiert Ganzzahl-Arrays mit NaN-Werten in Gleitkomma-Arrays Arrays. Dies liegt daran, dass Pandas NumPy-Arrays intern verwendet und deren Einschränkungen übernimmt.

Lösungsversuche und ihre Mängel

Es wurden verschiedene Ansätze zur Umgehung dieses Problems versucht. Eine solche Lösung ist die Verwendung von from_records() mit coerce_float=False. Bei dieser Methode gelingt es jedoch nicht, den Integer-Typ beizubehalten.

Ein anderer Ansatz besteht darin, maskierte NumPy-Arrays mit einem NaN-Füllwert zu verwenden. Allerdings führt auch dies zu einer Konvertierung in den Float-Typ.

Hervorragende Funktionslücke

Das Dilemma, den Integer-Typ beizubehalten und gleichzeitig NaN-Werte zu berücksichtigen, ergibt sich aus einer Lücke im zugrunde liegenden NumPy-Bibliothek. Bis NumPy die Unterstützung für NaN-Werte in ganzzahligen Arrays implementiert, bleibt diese Einschränkung bestehen.

Mögliche Problemumgehung für Pandas 0.24 und höher

Für Pandas Version 0.24 und höher ein Potenzial Es gibt eine Problemumgehung. Durch die Verwendung der Erweiterung dtype Int64 (großgeschrieben) wird es möglich, NaN-Werte in Integer-Arrays zu integrieren. Diese Lösung weicht jedoch vom standardmäßig verwendeten dtype int64 (Kleinbuchstaben) ab, der normalerweise verwendet wird.

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