なぜ定義されたインデックスを持つpandas.Seriesのdtypeを推論するのでしょうか？

Question

次の2つの文が異なるdtypeを生成するのはなぜですか？

pd.Series({0: 1001, 1: 1002, 2: 1003}) 

0  1001 
1  1002 
2  1003 
dtype: int64 

pd.Series({0: 1001, 2: 1002, 4: 1003}, index=range(3)) 

0 1001.0 
1  NaN 
2 1002.0 
dtype: float64 

第2シリーズは、dictインデックスを新しい範囲で置き換えます。なぜ私はそれが異なるdtypeを生成する必要がありますか？

Answer 1

NaNは、欠損データを表すために使用されます。 NaNも浮動小数点値です。そのため、シリーズにNaNを含めるには、浮動小数点値を保持できるdtype（たとえば、float64またはobjectですが、int64ではなく）が必要です。