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首頁(yè) 後端開(kāi)發(fā) Python教學(xué) 如何在 Pandas DataFrame 中保留缺失值的整數(shù)資料型態(tài)?

如何在 Pandas DataFrame 中保留缺失值的整數(shù)資料型態(tài)?

Nov 30, 2024 am 02:34 AM

How to Preserve Integer Data Types in Pandas DataFrames with Missing Values?

ndarray 與DataFrame:使用NaN 保留整數(shù)類(lèi)型

對(duì)於維護(hù)DataFrame 中整數(shù)類(lèi)型列的完整性至關(guān)重要的操作場(chǎng)景在容納缺失值的同時(shí),會(huì)出現(xiàn)固有的挑戰(zhàn)。 NumPy 陣列是 Pandas DataFrames 中的基礎(chǔ)資料結(jié)構(gòu),它對(duì)資料類(lèi)型施加限制,特別是在整數(shù)??元素和 NaN 值的共存方面。

NaN 困境

NumPy 的無(wú)法在整數(shù)陣列中表示 NaN 源自於設(shè)計(jì)限制。這在希望保留整數(shù)資料類(lèi)型的場(chǎng)景中提出了一個(gè)難題。

嘗試和不一致

已經(jīng)做出了規(guī)避這一限制的努力,例如利用帶有coerce_float=False 的from_records() 函數(shù)並嘗試使用NumPy 掩碼數(shù)組。然而,這些方法始終將列資料類(lèi)型轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)。

目前的解決方案和限制

在 NumPy 處理缺失值方面取得進(jìn)展之前,仍然有有限的選擇。一種潛在的解決方法是用哨兵值取代 NaN,例如任意選擇的與有效資料不同的大整數(shù),可用於識(shí)別處理過(guò)程中遺失的條目。

或者,最新版本的 pandas 中採(cǎi)用的解決方法(0.24 起)是使用 Int64 擴(kuò)展 dtype(大寫(xiě)“Int”)而不是預(yù)設(shè)的 int64(小寫(xiě))。 Int64 支援可選的整數(shù) NA 值,為該特定問(wèn)題提供了解決方法。

以上是如何在 Pandas DataFrame 中保留缺失值的整數(shù)資料型態(tài)?的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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Python函數(shù)參數(shù)和參數(shù) Python函數(shù)參數(shù)和參數(shù) Jul 04, 2025 am 03:26 AM

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