在Python中，astype()函數用于將一個NumPy數組或 Pandas Series/DataFrame的元素類型轉換為另一個類型
對于Pandas DataFrame，你可以使用fillna()方法來處理缺失值。例如，如果你想將DataFrame中的所有字符串類型的列轉換為整數類型，可以使用以下代碼：
import pandas as pd
import numpy as np
# 創建一個包含缺失值的示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)
# 將字符串類型的列'B'轉換為整數類型，并用0填充缺失值
df['B'] = df['B'].astype(str).fillna('0')
# 將整數類型的列'B'轉換為整數類型
df['B'] = df['B'].astype(int)
print(df)
輸出：
A B
0 1.0 0
1 2.0 1
2 NaN 2
在這個例子中，我們首先將列’B’中的字符串類型的元素轉換為字符串，然后使用fillna()方法將缺失值（NaN）替換為’0’，最后將列’B’轉換為整數類型。
