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)，同时仍然里面有一个元素列为 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，我们有仍然有 NaN 的整数类型列(但列的 dtype 是 int)。如果我们将其设为 DataFrame，似乎会将所有内容重铸为 float ，但我们真的很想成为 int。

想法？

尝试过的事情:

我尝试使用 pandas.DataFrame 下的 from_records() 函数和 coerce_float=False 但这没有帮助。我还尝试使用 NumPy 掩码数组和 NaN fill_value，这也不起作用。所有这些都导致列数据类型变为 float 。

最佳答案

NaN 不能存储在整数数组中。这是目前 pandas 的一个已知限制；我一直在等待 NumPy 中的 NA 值取得进展(类似于 R 中的 NA)，但 NumPy 至少需要 6 个月到一年才能获得这些功能，看来:

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/gotchas.html#support-for-integer-na

(此功能已从 pandas 0.24 版本开始添加，但请注意，它需要使用扩展 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-integer-na-support )

关于python - NumPy 或 Pandas : Keeping array type as integer while having a NaN value，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11548005/