Есть ли предпочтительный способ сохранить тип данныхnumpy массив зафиксирован какint (или жеint64 или что-то еще), хотя элемент внутри по-прежнему указан какnumpy.NaN?

В частности, я конвертирую внутреннюю структуру данных в Pandas DataFrame. В нашей структуре у нас есть столбцы целочисленного типа, у которых все еще есть NaN (но d-тип столбца - int). Кажется, что все переделано как float, если мы сделаем это DataFrame, но нам бы очень хотелось бытьint.

Мысли?

Things tried:

Я пытался использоватьfrom_records() функция под пандами. DataFrame, сcoerce_float=False и это не помогло. Я также пытался использовать маскированные массивы NumPy, используя NaN fill_value, что также не работало. Все это привело к тому, что тип данных столбца стал плавающим.