Pandas 空字符串为整数

问：

有一个包含几列的 csv 文件，有些列混合了字母和数字。需要删除字母并设置为 null 并将列更改为整数，但出现一些错误。似乎 Pandas 最近添加了可为 null 的整数类型。https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/integer_na.html。但是在更改为 int 时我仍然遇到错误。我需要将列保持为 int，这样我就不能使用另一种解决方法将列设置为在列中使用 NAN 浮动。 数据如下所示：

 id    count      volume   
 001,     A   ,       1
 002,     1   ,       2

列数和体积包含以下值：' 1 '， ' 2 '，' A',.....

我使用 re 模块删除字母和空格

df["count"] = df["count"].apply(lambda x: re.sub(r'\s[a-zA-Z]*', '',x))

现在，列中的值如下所示：'1'， '2'，'',.......

尝试更改为“Int64”，但出现错误：

  df["count"].astype(str).astype('Int64')

TypeError：无法将对象转换为 IntegerDtype

有什么建议或解决方法吗？