NumPy或Pandas：在具有NaN值时将数组类型保持为整数
是否有一种首选方法可以将numpy数组的数据类型固定为int（或int64或其他任何类型），同时仍将数组中的元素列为numpy.NaN？
特别是，我正在将内部数据结构转换为熊猫数据帧。在我们的结构中，我们有仍然具有NaN的整型列（但是列的dtype是int）。如果我们将其作为DataFrame，它似乎会将所有内容重铸为浮点数，但我们真的希望成为int。
思想？
尝试过的事情：
我尝试在熊猫下使用from_records（）函数。DataFrame，与coerce_float=False，这没有帮助。我还尝试使用NumPy屏蔽数组，NaNfill_value，这也不起作用。所有这些都导致列数据类型变为浮点数。
共有3个答案
如果性能不是主要问题，则可以存储字符串。
df.col = df.col.dropna().apply(lambda x: str(int(x)) )
然后，您可以将其与NaN任意混合。如果您确实想要整数，根据您的应用程序，您可以使用-1，或0，或1234567890，或其他一些专用值来表示NaN。
您还可以临时复制列：一个是带有浮点数的列；另一个是实验性的，带有int或string。然后在每个合理的位置插入断言，检查两者是否同步。经过足够的测试，你可以放开浮子。
此功能已添加到熊猫（从0.24版本开始）：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）。
NaN不能存储在整数数组中。这是目前已知的熊猫限制；我一直在等待NumPy中NA值的进展（类似于R中的NAs），但NumPy获得这些功能至少需要6个月到一年的时间，似乎：
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/gotchas.html#support-对于整数na
（此功能是从pandas的0.24版开始添加的，但请注意，它需要使用扩展名dtype Int64（大写），而不是默认的dtype Int64（小写）：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.24/whatsnew/v0.24.0.html#optional-整数（不支持）
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问题内容： 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？ 特别是，我正在将内部数据结构转换为。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，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： 我尝试在下使用该功能，但这并没有帮助。我还尝试使用带有Na
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问题内容： 有没有一种方法可以将NaN存储在整数的Numpy数组中？我得到： 问题答案： 不，至少在当前版本的NumPy中不能。A是 仅对 float数组的特殊值。 有人在谈论引入一个特殊的位，该位将允许非浮点数组存储实际上与a相对应的内容，但到目前为止（2012/10），这仅仅是个话题。 同时，您可能需要考虑使用该程序包：您可以使用特殊值表示无效值，而不是选择像-99999这样的无效整数。
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问题内容： 有没有一种快速的方法用（例如）线性插值替换numpy数组中的所有NaN值？ 例如， 将被转换成 问题答案： 让我们首先定义一个简单的辅助函数，以使其更直接地处理NaN的索引和逻辑索引： 现在可以像这样使用： -– 尽管指定一个单独的函数来执行以下操作似乎有点过头了： 它最终将支付股息。 因此，每当您处理与NaNs相关的数据时，只需将其所需的所有（新的与NaN相关的新功能）封装在某些特定
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问题内容： 我期望得到，但我得到： 问题答案： 并非所有的Nan都是相同的： 因此， 包含，它们是相同的，所以 但包含不相同的： 因此set不会将它们视为相等： 如果您有熊猫系列，请使用它的方法而不是查找唯一值：
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问题内容： 我想在numpy数组中设置特定值（以将它们从按行均值计算中排除）。 我试过了 看着，我只会看到我的期望。 我想到了一个替代方案： 没发生什么事。我究竟做错了什么？ 问题答案： 将适当元素设置为NaN的矢量化方法 @unutbu的解决方案必须摆脱您得到的值错误。如果您希望获得性能，可以这样使用- 样品运行- 向量化方法可直接计算适当元素的按行平均值 如果要获取掩盖的平均值，则可以修改较早
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我在转换一个列时遇到问题，该列同时包含字符串格式（类型：str）和NaN（类型：float64）的两位数。我想得到一个这样的新列：NaN是NaN，整数是2位数的字符串格式。例如：我想从列YearBirth1获取列Yearbirth2，如下所示： 我试过这个： 正如我所料，我得到了这个错误： 所以我尝试了这个： 得到了这个错误： 最后我尝试了这个： 没有错误，但当我检查列YearBirth2时，结果