有没有一种方法可以使用Int64而不是float在pandas >= 1.0.0数据帧中加载sql查询？

在pandas >= 1.0.0数据帧中加载SQL查询时，可以使用read_sql_query函数来实现。该函数允许我们执行SQL查询并将结果加载到数据帧中。

要使用Int64而不是float来加载SQL查询结果，可以通过指定dtype参数来实现。dtype参数允许我们为每个列指定数据类型。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import sqlite3

# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('database.db')

# 执行SQL查询并将结果加载到数据帧中
query = "SELECT column1, column2 FROM table"
df = pd.read_sql_query(query, conn, dtype={'column1': 'Int64', 'column2': 'Int64'})

# 关闭数据库连接
conn.close()

在上面的示例中，我们使用了SQLite数据库作为示例，你可以根据实际情况使用其他数据库。在dtype参数中，我们为column1和column2指定了Int64数据类型，这样就可以加载Int64类型的数据而不是默认的float类型。

需要注意的是，Int64数据类型是pandas 0.24.0及更高版本引入的可选整数类型，它可以处理缺失值（NaN）。

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