本日学んだことをメモ。
・Pandasのデータフレームの数値型の列に欠損値があると、その列は自動的にfloatになってしまう。Astypeでキャストを試みても、Round関数で四捨五入使用としても、Integerにしようとするとエラーが帰ってくる。「Nanはintegerにできない。」と。不便。
結局Str型に変更して、strの編集をする方針とした。
・pandasの列への関数の適応方法については、理解できていない。あとで整理する。
・pythonのScypiよりもRのChi-squareの方が欠損に関し、エラーが出ずらい（堅牢）だと考え、pandas dataframeをRのdataframeに変更しようと試みたが、できず。rpy2はバージョンの違いなのかうまくいかず。pypeRではやり方自体発見できず。Rのコードに慣れていれば、pypeRを使用し、リストを渡してRのベクトルにして、データフレームを作れば良いのだろうが、、、結局、Try exception構文を利用し、pythonのChi-squareのエラーを補足して、対応することとした。
pandas integerとNan
https://stackoverflow.com/questions/21287624/convert-pandas-column-containing-nans-to-dtype-int
Rとpythonのデータフレームの受け渡し
http://sinhrks.hatenablog.com/entry/2014/10/16/224948
pandasの列への関数の適応方法について
https://note.nkmk.me/python-pandas-map-applymap-apply/