原数据是多个txt文件，既有字符型也有浮点型和整型，我用pandas的merge合并了这些文件之后，由于NA的出现，使得某些列原本的整型被改为了浮点型，请问一下这个该怎么解决？
我试过先将NA替换为-1，然后将某些列的数据类型修改为整型，但是这样会出现一些问题，在合并之后我的下一步是计算每一行某几列的平均值，本来应该被忽略的NA项被替换成了-1，计算的均值就会出现偏差。而且在我的数据里0有着不同的含义，所以我不能把NA替换成0。
不知道大家有没有碰到过这种问题，应该怎么解决啊。。。。

我也遇到了。。

pd.merge 合并操作，如果两个dataframe 行数有差别，会在缺失项中补NaN(Not a Number)，且该列其他数字都会改变成浮点数。
坑死了

后来我想了个不太完美的办法，
rs = pd.merge(df1,df2)
return pd.DataFrame(rs, dtype=df1.dtypes)