如何将缺少值的列转换为整数类型

我想将列转换为整数,但问题是该列包含缺少的值。列转换为浮点精细,但不能转换为整数。

示例代码:

d2 = {'location': ['NY', 'NY', 'PA', 'NY', 'PA', 'PA', 'NY'], 'dep_name': ['hr', 'mk', 'fin', 'fin', 'hr', 'fin', 'fin'], 'Duration_of_Employment' : [10, 5, 9, 8, 2, 4, 7], 'Salary' : [50000, 86000,25000, 73000, 28000, 60000, 40000], 'Days_Since_Last_Promotion': ['61', '35', '25', '98', 'NaN', '45', '22']}
df2 = pd.DataFrame(data = d2)

df2['xy']  = df2['Days_Since_Last_Promotion'].astype(float)
df2['Months_Since_Last_Promotion'] = df2['xy'] // 30

现在“自上次促销以来的月份”是浮动类型。但是当我试图把它转换成整数时,我得到了下面的错误。

df2['Months_Since_Last_Promotion'] = df2['Months_Since_Last_Promotion'].astype(int)

从错误中,我计算出它是由于缺少值Nan,并尝试了这项工作。但它没有起作用,而且“自从上次提升以来的几个月”仍显示为float64。

df2.loc[df2['Months_Since_Last_Promotion'].notnull(), 'Months_Since_Last_Promotion'] = df2.loc[df2['Months_Since_Last_Promotion'].notnull(), 'Months_Since_Last_Promotion'].astype(int)

注意:我不能用fillna来代替NaN。目标是将列保持为整数。