Comment conserver les types de données entiers dans les DataFrames Pandas avec des valeurs manquantes ?

ndarray vs DataFrame : préserver le type entier avec NaNs

Pour les scénarios opérationnels où le maintien de l'intégrité des colonnes de type entier dans un DataFrame est primordial tout en s’adaptant aux valeurs manquantes, un défi inhérent surgit. Les tableaux NumPy, la structure de données sous-jacente dans Pandas DataFrames, imposent des restrictions sur les types de données, notamment en ce qui concerne la coexistence d'éléments entiers et de valeurs NaN.

Le dilemme NaN

NumPy l'incapacité de représenter NaN dans des tableaux d'entiers provient d'une limitation de conception. Cela pose un casse-tête dans les scénarios où l'on souhaite conserver tout court le type de données entier.

Tentatives et incohérences

Des efforts pour contourner cette limitation ont été poursuivis, tels que en tirant parti de la fonction from_records() avec coerce_float=False et en expérimentant avec les tableaux masqués NumPy. Cependant, ces approches convertissent systématiquement le type de données de colonne en float.

Solutions et limitations actuelles

Jusqu'à ce que des progrès soient réalisés dans la gestion des valeurs manquantes par NumPy, les options restent limitées. . Une solution de contournement potentielle consiste à remplacer les NaN par une valeur sentinelle, telle qu'un grand entier choisi arbitrairement qui diffère des données valides et peut être utilisé pour identifier les entrées manquantes lors du traitement.

Alternativement, une solution de contournement adoptée dans les versions récentes de pandas (à partir de la version 0.24) consiste à utiliser le type d'extension Int64 ("Int" majuscule) au lieu du int64 par défaut (minuscules). Int64 prend en charge les valeurs entières NA facultatives, fournissant une solution de contournement à ce problème spécifique.

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