NaN 値を含む Pandas 列を整数データ型に変換するにはどうすればよいですか?

NaN 値を含む Pandas 列を Dtype 'int' に変換する

Pandas ライブラリを使用して Python でデータ操作を行う場合、次のことが一般的です。欠損値または NaN 値を持つ列が発生する場合があります。 NaN 値は整数演算と互換性がないため、このような列を整数データ型 ('int') に変換すると、特有の課題が生じます。

この問題を克服するために、Pandas はバージョン 0.24 で新しい null 許容整数データ型を導入しました。 。このデータ型では、欠損値の可能性がある整数値の表現が可能です。

列の dtype を 'int64' として明示的に指定するには、'astypte' メソッドを利用できます。ただし、「astype」メソッドでは NaN 値を整数に直接変換できないことを覚えておくことが重要です。

NaN 値を含む列を null 許容整数データ型に変換するには、次の手順に従います。

1. 「import pandas as pd」を使用して「pandas」から「array」モジュールをインポートしますstate.

2. 適切な dtype を持つ配列関数を使用して列を初期化します。例:

   'arr = pd.array([1, 2, np.nan], dtype=pd.Int64Dtype())'
   

3. 新しく作成した配列を Pandas シリーズに割り当てます。

   ' pd.Series(arr)'
   

4. DataFrame 内の列を変換するにはnull 許容の整数データ型に変換するには、「astype」を使用します。

   'df['myCol'] = df['myCol'].astype('Int64')'
   

5. 欠損値を 0 に置き換えたり、中央値/最頻値を計算したりするなど、必要に応じて欠損値を処理します。

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