为什么to_numeric()要将字符串转换为浮点型而不是整型？

to_numeric()函数是pandas库中的一个函数，用于将一个Series或DataFrame中的数据转换为数值类型。在转换过程中，如果字符串能够被解析为整数，则默认将其转换为整型；如果字符串不能被解析为整数，则将其转换为浮点型。

这样设计的原因是为了保证数据的完整性和准确性。在实际数据处理中，经常会遇到一些包含缺失值或特殊字符的数据，例如"NaN"、"None"、"N/A"等。如果将这些字符串直接转换为整型，会导致转换失败并引发错误。而将其转换为浮点型，可以保留这些特殊值，并将其表示为浮点数的NaN（Not a Number），从而更好地处理这些异常情况。

此外，将字符串转换为浮点型还可以更好地处理一些需要精确计算的场景。浮点型数据可以表示更大范围的数值，并且可以保留小数部分，从而满足更多的计算需求。

总结起来，to_numeric()函数将字符串转换为浮点型而不是整型的原因是为了保证数据的完整性和准确性，同时满足更多的计算需求。