Data Frame内にNaNが含まれている場合のfloat型→int型の変換方法

Question

前提・実現したいこと

下記のような表を使いpandasで処理をしたいと考えています。
「月」「日」の.0を除外しようと.astype()を使いfloat型からint型に直そうとしたのですが、どうやらNaNが含まれているとint型に直せないらしく、、
良い方法が浮かばずつまずいています。。
どなたかご教授お願い致します。

年	月	日
1956	2.o	27.0
1971	12.0	11.0
1949	9.0	3.0
1993	6.0	16.0
・	・	・
・	・	NaN
・	NaN	・
・	・	・

⇩理想の形

年	月	日
1956	2	27
1971	12	11
1949	9	3
1993	6	16
・	・	・
・	・	NaN
・	NaN	・
・	・	・

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

windows
google colaboratory

Answer 1

基本的にNaNがあるとき整数型にはできません。

どうしても整数にしたい場合は.astype('Int64')としてください。
（.astype('Int64')でエラーがでた時は諦めてください。実験的機能であるためかたまにエラーが出ます）

Answer 2

良い方法が浮かばずつまずいています。。

まずは、どうするか決めてください。int型としてNaNは表現できません。

• そのデータを丸ごと除外する
• 「0月」「-1日」のような、適当な値を割り当てる

Comments

[退会済みユーザー]

ご回答ありがとうございます！
「0月」「0日」のように０を割り当てたいです！