整数データ型を維持しながら、NumPy と Pandas で NaN 値を処理するにはどうすればよいですか?

NumPy と Pandas での NaN 値の管理

数値データを扱う場合、多くの場合、配列型を整数として維持しながら、 NaN (Not a Number) で表される欠損値の存在。ただし、NaN は整数配列に格納できないため、これには課題が生じます。

NumPy の制限

NumPy 配列は固定データ型に準拠しており、NaN 値が導入されています。浮動小数点データ型への変換を必須とします。したがって、整数データ型を保持し、NaN 値を NumPy に直接組み込むことは現実的ではありません。

Pandas の制約

Pandas は NumPy に大きく依存しており、この制限を継承しています。 NaN 値を含む整数型の列から DataFrame を作成する場合、Pandas は自動的にそれらを浮動小数点に変換します。 coerce_float=False または NumPy マスク配列を指定した from_records() などの関数を使用してこの動作をオーバーライドする試みは失敗することが判明しており、float データ型への必然的な変換につながります。

現在の回避策

NumPy と Pandas が整数型 NaN の包括的なサポートを導入するまで将来のバージョンで値を使用できない場合、推奨される回避策は、NaN を -999 や 0 などの個別の数値として表すことです。このアプローチにより、欠損値を示しながら整数データ型を保持することができます。

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