Python 数据类型首先丢失在pandas combine_中

在两个系列（pandas版本0.14.1）中首先使用combine_时，我遇到了一个奇怪的行为。 s1和s2均为int32型。生成的序列是float类型。使用例如concat时不会发生这种情况。我想知道，我是不是误解了什么，还是偶然发现了一个错误

我读过这篇文章，但似乎是另外一回事：

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我认为第二个答案是实际发生的情况，因为您的索引不完全相同，您有间隙，因此这些间隙看起来它们被转换为float64以处理这种不一致性，例如，如果您的两个系列都有相同的索引，那么数据类型将被保留。我不能说这是否是一个错误，但它似乎是有意的谢谢，这听起来很合理。我想我必须添加一个.astype（int）来避免这种行为。

import pandas as pd
from pandas import Series

s1 = Series(range(0, 5), index=pd.date_range('20140903', periods=5, freq='d'))
s2 = Series(range(0, 5), index=pd.date_range('20140901', periods=5, freq='d'))

print s1.combine_first(s2)