NumPy 또는 Pandas가 NaN 값을 처리하는 동안 정수 배열 유형을 보존할 수 있습니까?

NaN 값을 수용하면서 정수 배열 유형 보존: NumPy와 Pandas

NaN 값이 있는 정수 배열 처리에 관한 NumPy와 Pandas의 차이점 도전을 제시합니다. 배열의 정수 유형을 유지하고 싶을 수도 있지만 NaN 값은 고유한 문제를 야기합니다.

NumPy 배열에는 본질적인 제한이 있습니다. NaN 값을 정수 배열에 저장할 수 없습니다. 이는 NumPy가 준수하는 IEEE 754 부동 소수점 표준이 정수 유형의 NaN 표현을 정의하지 않는다는 사실에서 비롯됩니다.

반면 Pandas는 NaN 값이 있는 정수 배열을 부동 소수점 배열로 변환합니다. 배열. 이는 Pandas가 내부적으로 NumPy 배열을 사용하고 그 한계를 상속받기 때문입니다.

시도한 솔루션 및 단점

이 문제를 우회하기 위한 다양한 접근 방식이 시도되었습니다. 그러한 해결책 중 하나는 coerce_float=False로 from_records()를 사용하는 것입니다. 그러나 이 방법은 정수 유형을 유지하지 못합니다.

또 다른 접근 방식은 NaN 채우기 값과 함께 NumPy 마스크 배열을 사용하는 것입니다. 그러나 이 역시 float 유형으로 변환됩니다.

뛰어난 기능 격차

NaN 값을 수용하면서 정수 유형을 유지하는 딜레마는 기본 형식의 격차에서 비롯됩니다. NumPy 라이브러리. NumPy가 정수 배열의 NaN 값에 대한 지원을 구현할 때까지 이 제한은 지속됩니다.

Pandas 0.24 이상에서 가능한 해결 방법

Pandas 버전 0.24 이상에서는 잠재적인 문제가 발생할 수 있습니다. 해결 방법이 존재합니다. 확장 dtype Int64(대문자)를 활용하면 NaN 값을 정수 배열에 통합하는 것이 가능해집니다. 그러나 이 솔루션은 일반적으로 사용되는 표준 dtype int64(소문자)와 다릅니다.

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