为什么float64允许NA，但是int32不是？

Question

df = pd.DataFrame({a:[1,2], b:[None,3]}) 
df.dtypes 

输出：

a  int64 
b float64 

然后：

df.b.astype(int) 

输出：

*** ValueError: Cannot convert NA to integer 

一般来说，我会如果一个数字类型接受NA（例如float64）期望的，那么所有的会接受NA。这背后的推理是什么？

Answer 1

这是基于如何表示数字。浮点数为IEEE-754，它定义了代表NaN或“不是数字”的特定位模式。整数通常具有更简单的表示，并且没有NaN的概念。

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