(고*진)(강의노트 15장) None 타입 변환

[Unlucky-MARO]

이미지와 같이 정수형들과 같이 None을 넣어보았더니
NaN(Not a Number)이(가) D에 들어가면서 전체 타입이 float로 바뀌었습니다.

불리언 값들과 같이 넣었을 때 부모 클래스인 object로 변환되고,

문자열들과 같이 넣었을 때도 부모 클래스인 object로 변환됩니다.

숫자가 아니라면 다른 변환과 마찬가지로 object가 나와야 한다 생각하는데
숫자가 아니라면서 정수형들과 None을 같이 넣었을 때만 float로 변환되는 이유를 알고 싶습니다.

[Kdy0412]

(김*연)
판다스에서 None은 항목 값이 숫자타입(int64,float64)일 때 NaN으로 처리합니다.
NaN은 값이 없지만 판다스에서 타입은 float64로 취급됩니다.
따라서 pd.Series([1,2,3,None]) 일 경우 출력하면 dtype이 float64으로 출력됩니다.
즉, 정수형에서는 None값을 NaN으로 변환 후 NaN의 타입(float64)에 따라 다른 정수들도 부동소수점으로 변하여 항목 자료형은 float64로 자동변경됩니다.

• 실수형
  pd.Series([1.0,3.14,None]) 처럼 None을 제외한 다른 항목들이 float형태 일 경우에는 None을 NaN으로 반환 후 NaN의 형태가 float64이기 때문에 항목 자료형이 그대로 유지됩니다.

숫자타입이 아닐 경우
반면 항목들이 불리언이나 문자열인 경우엔 다릅니다.

• 불리언
  불리언인 경우 dtype를 object로 변환하여 저장합니다. int, float과의 차이는 bool은 결측값으로 표현할 수 없으므로 object로 dtype을 변환하여 None값을 그대로 저장합니다. 따라서 출력하면 None으로 출력되고 dtype은 object로 나옵니다.

• 문자열
  문자열인 경우 원래 항목 자료형이 object이기 때문에 None을 저장할 때 dtype이 그대로 유지됩니다.

• 외부링크: https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/integer_na.html

[Mmmmmmmmin3o]

(김*서)
Pandas에서 NaN은 numpy의 NaN값을 가져와서 사용합니다.

NumPy의 NaN값은 IEEE 754=>Not A Number의 부동 소수점 표현으로 지정되어있습니다.

따라서 NaN값이 들어갔을 때 정수형은 실수형으로 업캐스팅 되는 것이며, 불리언과 문자열 같은 경우에는 NaN을 직접 표현할 수 없기에 object 타입을 사용하는 것입니다.

참고 자료
numpy.nan
https://numpy.org/doc/stable/reference/constants.html
pandas.to_numeric
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.to_numeric.html
pandas : Nullable integer data type
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/integer_na.html
pandas : Working with missing data
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/missing_data.html#missing-data