pd.read_excel cannot convert float nan to integer

在使用Python的pandas库的pd.read_excel函数读取Excel文件时，可能会遇到“不能将浮点类型的NaN转换为整型”的问题。这是因为Excel中的数据格式与Pandas中的类型不匹配导致的。NaN代表“非数字”，是一种特殊的浮点型数据。而Pandas中的整型数据类型并不支持NaN，只有浮点型才支持。因此，当Excel中存在NaN时，通过pd.read_excel读取数据时，会自动将包含NaN的列的类型转换为浮点型，而非整型。这就导致了“不能将浮点类型的NaN转换为整型”的错误信息。

如果需要在读取Excel中存在NaN的整型数据时避免出现该错误，可以在调用pd.read_excel函数时指定数据类型为浮点型，即将dtype参数的值设置为float。例如，以下代码读取Excel文件时就会将包含NaN的列的数据类型自动转换成浮点类型：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('file.xlsx', dtype={'column_name': float})

其中，file.xlsx是待读取的Excel文件名，column_name是包含NaN的列的列名。这样做就可以避免Pandas将包含NaN的整型数据类型转换成浮点型时出现报错的问题。