NumPy 或 Pandas：将数组类型保留为整数，同时具有"inf"值

Question

现在，我知道新版本的panda有一个特殊的数据类型扩展'Int64'，它允许丢失的值与同一列中的整数共存，本主题也解释了很多。但是，我希望有一个整数列，它也允许无穷大的值。但是，当我试图将float('inf')添加到具有"Int64"类型的列中时，我会得到一个错误："无法安全地将非等效float64强制转换为Int64"。

我之所以在列中想要无穷大的值，是因为我有一列整数距离，虽然其中一些距离是未知的，但已知这些距离超过了3000米。当我计算这列的中位数时，它会产生差异。例如，数组[1,5,10,10,50，nan，nan]的中值为10，因为忽略了nan值。但是数组[1，5，10，20，50，inf，inf，nan]的中值是20，因为inf值被认为大于50。

有什么方法可以使整数与"inf"值兼容吗？还是我只能将就着用浮子？

Answer 1

Math-inf应该适用于您的情况-

import math
import statistics as stat

test = math.inf
a = [1, 5, 10, 20, 50, test, test, float("nan")] 
print(stat.median(a))