Python-NumPy或Pandas：具有NaN值时，将数组类型保持为整数

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

有没有一种首选的方法来将numpy数组的数据类型固定为int（int64或其他），同时仍将元素内部列出为numpy.NaN？

特别是，我正在将内部数据结构转换为Pandas DataFrame。在我们的结构中，我们有仍具有NaN的整数类型的列（但该列的dtype为int）。如果将其设为DataFrame，似乎将所有内容重铸为float，但我们真的很想成为int。

有什么想法吗？

尝试过的事情：

我尝试from_records()在pandas.DataFrame下使用该功能coerce_float=False，但这并没有帮助。我还尝试使用带有NaN fill_value的NumPy蒙版数组，该数组也无法正常工作。所有这些导致列数据类型变为浮点型。

回答：

此功能已添加到熊猫（从0.24版开始）：https : //pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.24/whatsnew/v0.24.0.html#optional-integer-na-support

此时，它需要使用扩展名dtype Int64（大写），而不是默认的dtype int64（小写）。

以上是 Python-NumPy或Pandas：具有NaN值时，将数组类型保持为整数 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/422961.html

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