Python 使用NaN填充不对齐索引 问题

我连接了两个int类型的系列，得到的数据帧是float类型。这是因为序列的索引未对齐，并且当发生串联时，pandas用NaN填充间隙。然而，NaN被认为是一个浮点数，不幸的是，它将我所有的整数都转换为浮点数

问题: 我的问题是，如何用其他不会将整数转换为浮点的东西来填补空白

MCV 印刷品：

s1 type: int64 | s2 type: int64

     0    1
A  1.0  NaN
B  NaN  1.0 

0    float64
1    float64
dtype: object

---

首先，

dtype

转换是由于

NaN

不能用整数表示，因此选择了

float

dtype

第二，当这种情况发生时，这就变成了个人的选择，而这取决于你，没有正确的选择

例如，我们可以将

fillna

与任意值一起使用，例如

0

或

-1

，然后我们可以使用

astype（int）

将类型强制转换回：

但这可能不是您想要的，您可能会决定使用

dropna

删除这些行，但这可能意味着您丢失了有价值的信息，如果您正在进行某种机器学习或其他分析，这些信息可能是至关重要的

---

因此，您可以决定将这些列/行设置为最小值/最大值/平均值或中值，但如果列值与其他列存在依赖关系，则这可能会产生严重后果，例如，我们将所有缺失值设置为最小值/最大值，但该值会使预测模型在丢失时产生偏差，因为如果有大量缺失值，则您的数据会偏向最小值/最大值。就个人而言，在这些情况下，我发现这意味着工作正常。

这是个人的选择，因为您希望

0

或者

-1

或者其他什么，在这之后你可以在

fillna

之后执行

df.astype（int）

但是你知道

NaN

不能用整数表示，所以你必须决定你想要什么，你知道，如果我试图回答这个问题，我看到你在评论中给出了一个非常有效的答案，我会不愿意给出一个过于相似的答案。这是我的天性，我认为有些人和我有相同的特点。。。长的评论没有那么长，请重复你刚才在评论中写的内容作为回答，这样我就可以接受。我没有这个问题，因为它不重要，所以请随意做。我只会把答案贴在自己身上，让别人看得清楚，不得分，并在上面涂上你的名字；-）。我喜欢积分和所有东西，但适当的积分对我来说非常重要。只要你提到积分，我就不认为有问题，就个人而言，这不是问题，有些人可能会有意或无意地这样做。我不在乎积分，不在乎钱或食物

s1 type: int64 | s2 type: int64

     0    1
A  1.0  NaN
B  NaN  1.0 

0    float64
1    float64
dtype: object

In [21]:
df.fillna(0).astype(int)

Out[21]:
   0  1
A  1  0
B  0  1