環境

Python 3.12.1
panda 2.2.2

はじめに

pandas.Sereis.mapを使ったら、pandas.NAがnumpy.nanに変換されるときがありました。
実際に試して、どう変換されるかを確認しました。

結果

`pd.NA`を含む場合

dtypeが`Int64`

In [51]: s2 = pd.Series([1, pd.NA],dtype="Int64")

In [52]: s2
Out[52]:
0       1
1    <NA>
dtype: Int64

In [53]: s2.map(lambda e: e)
Out[53]:
0    1.0
1    NaN
dtype: float64

pd.NAがnp.nanに変わりました。またdtypeがInt64からfloat64に変わりました。int64でなくfloat64に変わったのは、np.nanの型がfloatだからでしょう。

dtypeが`string`

In [54]: s3 = pd.Series(["a",pd.NA],dtype="string")

In [55]: s3
Out[55]:
0       a
1    <NA>
dtype: string

In [56]: s3.map(lambda e: e)
Out[56]:
0       a
1    <NA>
dtype: object

pd.NAはそのままの値でした。しかし、dtypeがstringからobjectに変わりました。

`pd.NA`を含まない場合

dtypeが`Int64`

In [60]: s4 = pd.Series([1,2],dtype="Int64")

In [62]: s4
Out[62]:
0    1
1    2
dtype: Int64

In [61]: s4.map(lambda e: e)
Out[61]:
0    1
1    2
dtype: int64

dtypeがInt64からint64に変わりました。

dtypeが`string`

In [64]: s5 = pd.Series(["a","b"],dtype="string")

In [65]: s5
Out[65]:
0    a
1    b
dtype: string

In [66]: s5.map(lambda e: e)
Out[66]:
0    a
1    b
dtype: object

dtypeがstringからobjectに変わりました。

分かったこと

Series.mapに挙動について分かったことです。

pandas独自のdtypeがnumpy用のdtypeに変換されます。たとえばInt64がint64に、stringがobjectに変換されます。
dtypeがfloat64やint64の列はpd.NAを含められないので、pd.NAはnp.nanに変換されます。ただしnp.nanはfloat型なので、pd.NAを含むdtypeがInt64の列はfloat64に変換されます。
dtypeがobjectの列はpd.NAを含むことができるので、dtypeがstringの列に含まれるpd.NAはnp.nanに変換されません。

補足

pandas 2.1とpandas2.2で挙動が異なるようです。今後のpandasバージョンアップで、挙動が変わるかもしれません。