Python 是否有办法在pandas>；中加载sql查询1.0.0数据帧使用Int64而不是浮点？

当使用pandas将查询输出加载到数据帧时，标准行为是将包含null的整数字段转换为float，以便null变为NaN

从pandas 1.0.0开始，它们包括一个名为pandas.NA的新类型，用于处理具有空值的整数列。但是，当使用pandas.read_sql（）时，当存在空值时，整数列仍以浮点而不是整数进行转换。此外，read_sql（）方法不支持dtype参数强制字段，如read_csv（）

有没有一种方法可以将查询中的整数列直接加载到Int64数据类型中，而不是先强制它浮动，然后手动将其转换为Int64？

您是否尝试使用 从表名称中选择isnull（列名称，0）。这会将所有空值转换为0

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当某些值为n/a时，整数会自动转换为浮点值，就像布尔值转换为对象一样。

似乎是这样，从当前版本来看，没有直接的方法可以做到这一点。无法将列强制为该数据类型，pandas不会使用该数据类型进行推断

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这个线程中讨论了一个类似的问题：

只有在0和NULL之间没有区别的情况下，这个问题才会起作用。所以在很多情况下，这是不适用的。例如，假设您使用此方法将一列读取到数据帧，并立即使用to_sql（）将其再次存储到另一个表中。这两个表的内容可能不同（0代表空值）。如果你需要区分这些呢？