정수 데이터 유형을 유지하면서 NumPy 및 Pandas에서 NaN 값을 어떻게 처리할 수 있습니까?

NumPy 및 Pandas에서 NaN 값 관리

수치 데이터로 작업할 때 배열 유형을 정수로 유지하는 것이 바람직한 경우가 많습니다. NaN(숫자가 아님)으로 표시되는 누락된 값의 존재. 그러나 NaN은 정수 배열에 저장할 수 없기 때문에 문제가 발생합니다.

NumPy의 제한 사항

NumPy 배열은 고정된 데이터 유형을 준수하며 NaN 값을 도입합니다. 부동 소수점 데이터 유형으로의 변환을 요구합니다. 따라서 정수 데이터 유형을 보존하고 NaN 값을 NumPy에 직접 통합하는 것은 불가능합니다.

Pandas의 제약 조건

NumPy에 크게 의존하는 Pandas는 이러한 제한을 상속받습니다. NaN 값이 포함된 정수 유형 열에서 DataFrame을 생성하면 Pandas는 해당 값을 자동으로 부동 소수점으로 변환합니다. coerce_float=False 또는 NumPy 마스크 배열을 사용하는 from_records()와 같은 함수를 사용하여 이 동작을 재정의하려는 시도는 성공하지 못한 것으로 입증되었으며, 이로 인해 부동 데이터 유형으로의 변환이 불가피해졌습니다.

현재 해결 방법

NumPy와 Pandas가 향후 정수 유형 NaN 값에 대한 포괄적인 지원을 도입할 때까지 버전에서 선호되는 해결 방법은 NaN을 -999 또는 0과 같은 고유한 숫자 값으로 표시하는 것입니다. 이 접근 방식을 사용하면 누락된 값을 표시하면서 정수 데이터 유형을 보존할 수 있습니다.

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