iPAS AI 應用規劃師中級 114 年第二次 科二 第 43 題 詳解
114 年第二次 科二 大數據處理分析與應用
一間遊戲市場研究公司正在分析全球電子遊戲銷售情況，並準備建立一份「熱銷遊戲銷售報告」。分析師取得了一份名為vgsales.csv的資料集，內容包含了全球銷量超過10萬份的電子遊戲清單。研究團隊希望透過這份資料，了解不同年份、平台與地區的銷售趨勢。資料集的欄位說明如下，請根據下述資料情境回答以43~47題。
Name：遊戲名稱
Platform：遊戲平台（如PS4、X360、Wii等）
Year：發售年份
Genre：遊戲類型（如Action、Sports、Role-Playing等）
Publisher：發行商名稱
NA_Sales / EU_Sales / JP_Sales / Other_Sales：各地區銷售量（單位：百萬份）
Global_Sales：全球總銷售量（單位：百萬份）
資料的欄位概觀如下：
分析師在載入資料後，檢視Year欄位的資料型態，發現它是float64，而非一般年份常用的整數。他想了解這樣的情形為什麼會發生。請問下列哪些原因可能導致這種狀況？ 原因A：CSV檔中Year欄位有缺失值(NaN)，導致Pandas自動將整欄轉為浮點數。 原因B：CSV檔中的年份資料原本是字串(如"2006")，Pandas轉換時出錯而變成浮點數。 原因C：Pandas預設會將所有數值型態讀取為float64，不論資料是否為整數。 原因D：CSV檔中的年份資料可能包含小數點(例如2006.0)，因此被視為浮點數。
- A原因B、原因C
原因B、C 皆誤述 Pandas 的型態推斷行為。
- B原因A、原因D（正確答案）
正解：NaN 迫使整欄升為 float，字面 2006.0 也會被讀成浮點數。
- C原因A、原因B、原因D
混入原因B，字串轉換失敗不會變成 float64。
- D原因C、原因D
原因C 錯，純整數欄位會被推斷為 int64。
正確答案：B
Pandas 讀取 CSV 時的資料型態推斷，以及缺失值為何會讓整欄變成浮點數。 看到型態不如預期，先問「這欄有沒有 NaN」與「原始字面值長什麼樣」，再判斷是推斷結果還是轉換失敗。
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