Pandas DataFrameのカラムのdtype変更

Pandas DataFrame dfのカラム"col"のdtypeをfloat64からintに変換するには
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In [1]: df[["col"]]=df[["col"]].astype(int)
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で通常うまくいくのですが，NaNが存在するとエラーとなります．intではNaNが扱えません．回避する方法の一つはNaNに適当な値を入れることです．
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In [2]: df[["col"]]=df[["col"]].fillna(0.0).astype(int)
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この問題は公共用水域水質測定データを扱っているときに起こりました．時分カラムは通常10時30分なら1030のように読み込まれ，整数として認識され，それを処理すればよかったのですが，空白セルがあると，他がすべて整数でもカラム全体がfloat64となり，空白セルの値がNaNになりました．このとき10時30分は1030.0となり，datetimeへの変換がうまくいかなくなりました．空白セルなので仮の時刻は何でもよく，0としても問題なかったのでこのように処理しました．