在接受NaN 值的同時保留整數數組類型：NumPy 與Pandas
NumPy 和Pandas 在處理具有NaN 值的整數數組方面的差異提出了一個挑戰。雖然人們可能希望保留數組的整數類型，但 NaN 值會帶來一個獨特的問題。
NumPy 陣列有一個固有的限制：它們無法在整數陣列中儲存 NaN 值。這是因為 NumPy 所遵循的 IEEE 754 浮點標準並沒有定義整數類型中 NaN 的表示。
Pandas 則相反，將具有 NaN 值的整數數組轉換為浮點數數組。這是因為 Pandas 在內部使用了 NumPy 陣列並繼承了其限制。
嘗試的解決方案及其缺點
已經嘗試了各種方法來規避此問題。其中一個解決方案是使用 from_records() 和 coerce_float=False。但是，此方法無法保留整數類型。
另一種方法涉及使用具有 NaN 填充值的 NumPy 遮罩數組。然而，這也會導致轉換為浮點類型。
突出的功能差距
在容納 NaN 值的同時維護整數類型的困境源於底層的差距NumPy 庫。在 NumPy 實現對整數數組中的 NaN 值的支援之前，此限制將持續存在。
Pandas 0.24 及以上版本的可能解決方法
對於 Pandas 0.24 及以上版本，潛在的解決方法存在解決方法。透過利用擴展資料類型 Int64（大寫），可以將 NaN 值合併到整數數組中。然而，此解決方案偏離了通常採用的標準資料類型 int64（小寫）。
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