NumPy или Pandas :Сохранение типа массива как целого числа при наличии значения NaN

Есть ли предпочтительный способ сохранить тип данных массива numpyфиксированным какint(или int64или что-то еще ), в то время как внутри есть элемент, указанный как numpy.NaN?

В частности, я преобразовываю домашнюю структуру данных -в Pandas DataFrame. В нашей структуре у нас есть столбцы целочисленного типа -, которые по-прежнему имеют значения NaN (, но dtype столбца — int ). Кажется, что все будет преобразовано в число с плавающей запятой, если мы сделаем это DataFrame, но мы действительно хотели бы быть int.

Мысли?

Вещи пытались:

Я пытался использовать функцию from_records()в pandas.DataFrame с coerce_float=False, и это не помогло. Я также пытался использовать замаскированные массивы NumPy со значением заполнения NaN _, что также не сработало. Все это привело к тому, что тип данных столбца стал плавающим.