NumPy lwn Pandas: Bagaimanakah Saya Boleh Menyimpan Nilai NaN dalam Tatasusunan Integer?

Mengekalkan Jenis Tatasusunan sebagai Integer dengan Nilai NaN: NumPy lwn. Panda

Apabila bekerja dengan struktur data yang mengandungi nilai integer dan NaN, adalah penting untuk mengekalkan jenis data yang dimaksudkan semasa mengendalikan maklumat yang hilang. NumPy dan Pandas, perpustakaan analisis data popular dalam Python, menawarkan pendekatan berbeza untuk tugas ini.

Dalam NumPy, tidak mungkin untuk menyimpan nilai NaN secara langsung dalam tatasusunan integer. Had ini berpunca daripada fakta bahawa NaN ialah konsep titik terapung yang sejajar dengan jenis data apungan. Anda menyebut bahawa menggunakan tatasusunan bertopeng tidak menyelesaikan isu, kerana ia turut mengakibatkan jenis data ditukar kepada terapung.

Panda, sebaliknya, secara sejarahnya tidak mempunyai sokongan untuk nilai NA integer, menyebabkan lajur mengandungi kedua-dua nilai integer dan NaN untuk dibuang sebagai apungan. Walau bagaimanapun, ini telah berubah dengan pengenalan dtype sambungan, Int64 (huruf besar), dalam versi 0.24 Pandas. Untuk menggunakan ciri ini, anda boleh menentukan dtype sebagai "Int64[NA]" semasa membuat DataFrame anda. Ambil perhatian bahawa dtype sambungan ini mesti digunakan dan bukannya int64 lalai (huruf kecil).

Atas ialah kandungan terperinci NumPy lwn Pandas: Bagaimanakah Saya Boleh Menyimpan Nilai NaN dalam Tatasusunan Integer?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!