分析師在載入vgsales.csv資料後（欄位包含Name、Platform、Year、Genre、Publisher、NA_Sales、EU_Sales、JP_Sales、Other_Sales、Global_Sales），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。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。
iPAS 考題解析
分析師在載入vgsales.csv資料後（欄位包含Name、Platform、Year、Genre、Publisher、NA_Sales、EU_Sales、JP_Sales、Other_Sales、Global_Sales），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。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
- B. 原因A、原因D ✓ 正確答案
- C. 原因A、原因B、原因D
- D. 原因C、原因D
詳細解析
pandas中整數欄位若含有NaN（缺失值）會自動升級為float64（因為int無法表示NaN）；若原始CSV中年份寫為2006.0等浮點格式，pandas也會讀為float64。原因B（字串轉換出錯）和原因C（預設全讀float）均為不正確描述。