我是大熊猫的新手，我开始尝试阅读完全由1和0组成的表格，并且我使用read_csv这样做的功能。一切顺利，我得到一个带有int64的DataFrame作为列类型。当我引入NaN值时会出现问题。在这种情况下，我得到一个列类型为float64的DataFrame。这是预期的行为吗？ NaN值是否与int类型不兼容？
我还试图通过执行DataFrame(data, dtype=numpy.int64)来使用float列来转换DataFrame，但在这种情况下，我会得到类似的内容：
col1 col2
row1 -9223372036854775808 1
row2 1 0
答案 0 :(得分：1)
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）。但你描述的第二件事是一个错误。创建一个关于它的GitHub问题：