是否有一种首选方法可以将numpy数组的数据类型固定为int（或int64或其他任何类型），同时仍将数组中的元素列为numpy.NaN
特别是，我正在将内部数据结构转换为数据帧。在我们的结构中，整数类型的列仍然有NaN（但列的数据类型是int）。如果我们把它变成一个数据帧，它似乎会把所有的东西都改写成一个浮点，但我们真的希望变成int
想法
尝试过的事情：
我尝试使用pandas.DataFrame下的from_records（）函数，使用强制\u float=False，但这没有帮助。我还尝试使用NumPy掩码数组，使用NaN fill_值，这也不起作用。所有这些都导致列数据类型变为浮点型
NaN不能存储在整数数组中。这是目前已知的大熊猫数量限制；我一直在等待NumPy中的NA值取得进展（类似于R中的NAs），但至少需要6个月到一年，NumPy才能获得这些功能，看起来：
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/gotchas.html#support-对于整数na
（此功能是从pandas的0.24版开始添加的，但请注意，它需要使用扩展名dtype Int64（大写），而不是默认的dtype Int64（小写）：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.24/whatsnew/v0.24.0.html#optional-整数na支持
)