Bagaimanakah Saya Boleh Menukar Lajur Pandas dengan Nilai NaN kepada Jenis Data Integer?

Menukar Lajur Panda dengan Nilai Hilang kepada Integer Dtype

Dalam Panda, menghantar lajur yang mengandungi nilai hilang (NaNs) kepada integer selalunya menghasilkan kesilapan. Ini kerana jenis integer tidak boleh menyimpan maklumat yang hilang secara lalai. Walau bagaimanapun, Pandas kini menawarkan penyelesaian melalui jenis data integer nullable.

Nullable Integer Dtype

Dalam versi 0.24. daripada Pandas, anda boleh menggunakan jenis data integer nullable untuk mewakili nilai integer dengan kemungkinan nilai yang hilang. Jenis data ini dilaksanakan sebagai tatasusunan.IntegerArray dan memerlukan spesifikasi eksplisit apabila mencipta tatasusunan atau Siri:

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

0      1
1      2
2    NaN
dtype: Int64

Menukar Lajur kepada Integer Boleh Null

Untuk menukar lajur kepada jenis data integer nullable, gunakan sintaks berikut:

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

Dengan menentukan jenis Int64, anda secara eksplisit memaklumkan Panda bahawa lajur harus mempunyai jenis data integer yang mampu menampung nilai yang tiada (NaN). Pendekatan ini membolehkan anda mewakili nilai integer dengan maklumat yang hilang tanpa menghadapi ralat penukaran jenis.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menukar Lajur Pandas dengan Nilai NaN kepada Jenis Data Integer?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!