python 将包含NaN的Pandas列转换为dtype`int`

要将包含NaN的Pandas列转换为整数类型（dtype`int`），可以使用`fillna()`函数填充缺失值，然后使用`astype()`函数将列转换为整数类型。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建包含NaN的示例数据
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [6, 7, None, 9, 10]})

# 使用fillna()函数填充缺失值
df['col2'] = df['col2'].fillna(0)

# 使用astype()函数将列转换为整数类型
df['col2'] = df['col2'].astype('int')

# 输出转换后的数据
print(df)

这将输出以下结果：

   col1  col2
0     1     6
1     2     7
2     3     0
3     4     9
4     5    10

在上面的示例中，我们使用`fillna()`函数将NaN值替换为0，然后使用`astype()`函数将列转换为整数类型。