iPAS AI 應用規劃師中級 114 年第二次 科二 第 44 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：
研究團隊接下來想要將Year欄位轉換為整數型態，以便後續進行年份趨勢分析。考慮到資料中可能包含缺失值（NaN），請選出最合適的轉換方式。
- Adata['Year'] = data['Year'].astype(int)
含 NaN 的欄位直接轉 int 會拋出轉型錯誤。
- Bdata['Year'] = data['Year'].fillna(0).astype(int)
把缺失年份填成 0，製造出不存在的年份。
- Cdata['Year'] = data['Year'].fillna(1).astype(int)
填 1 同樣是虛構值，會污染趨勢分析。
- Ddata['Year'] = data['Year'].astype('Int64')（正確答案）
pandas 可空整數型態 Int64 以 pd.NA 保留缺失值。
正確答案：D
考缺失值存在時的型態轉換，須用可容納 NaN 的可空整數型態 Int64。 先問「轉型後缺失值會變成什麼」，能保留缺失狀態且不竄改數值的做法才正確。
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