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我是 pandas 的新手，我首先尝试读取一个完全由1s 和0s 组成的表，并且我正在使用该read_csv函数来完成它。一切正常，我得到一个以 int64 作为列类型的 DataFrame。当我引入NaN值时，问题就出现了。在这种情况下，我得到一个列类型为float64. 这是预期的行为吗？值是否NaN与类型不兼容int？

我也尝试通过 do 将 DataFrame 与 float 列一起转换DataFrame(data, dtype=numpy.int64)，但在这种情况下，我得到类似：

                    col1   col2
row1 -9223372036854775808      1
row2                    1      0
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不幸的是，整数 dtype 列不支持 NAs / NaN (http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/gotchas.html#support-for-integer-na)。但是你描述的第二件事是一个错误。创建一个关于它的 GitHub 问题：

https://github.com/pydata/pandas/issues/846

于 2012-03-01T23:52:59.817 回答