在NumPy 和Pandas 中管理NaN 值
處理數值資料時，通常需要將陣列類型維護為整數，同時容納存在用NaN（非數字）表示的缺失值。然而，這帶來了一個挑戰，因為 NaN 不能儲存在整數陣列中。
NumPy 的限制
NumPy 陣列遵循固定的資料類型，並引入 NaN 值強制轉換為浮點資料類型。因此，保留整數資料類型並直接在 NumPy 中合併 NaN 值是不可行的。
Pandas 的限制
嚴重依賴 NumPy 的 Pandas 繼承了此限制。當從包含 NaN 值的整數類型欄位建立 DataFrame 時，Pandas 會自動將它們轉換為浮點型。事實證明，嘗試使用帶有 coerce_float=False 的 from_records() 或 NumPy 掩碼數組等函數來覆蓋此行為是不成功的，導致不可避免地轉換為浮點資料類型。
當前解決方法
直到NumPy 和Pandas 引入對整數類型NaN 值的全面支持在未來的版本中，首選的解決方法是將NaN 表示為不同的數值，例如-999 或0。這種方法允許保留整數資料類型，同時仍指示缺失值。
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