Поляры read_excel не равны Pandas read_excel для столбцов со «смешанными» типами

Я пытаюсь прочитать некоторые данные Excel через Polars.read_excel(), и данные не идентичны подходу Pandas.read_excel() для столбцов со смешанными данными.

Вот пример для иллюстрации:

# create sample data, save to excel. 
test = pd.DataFrame(
    {
    'nums':  [1, 2, 3],
    'mixed': [1, 4, '6A'],
    'factor': ['A', 'B', 'C']
    }
)
test.to_excel('test.xlsx', index = False)

# read data using Pandas and Polars. Convert polars version to pandas.
test_pd = pd.read_excel('test.xlsx', engine='openpyxl')

test_pl = pl.read_excel('test.xlsx')
test_pl = test_pl.to_pandas()

# compare the two
print(test_pd)
print(test_pl)
print(test_pd == test_pl)

print(test_pd) и print(test_pl), предполагают, что данные идентичны. Однако print(test_pd == test_pl) возвращает следующее:

   nums  mixed  factor
0  True  False    True
1  True  False    True
2  True   True    True

Что-то заставляет данные не быть идентичными? И является ли это ограничением Polars (или Arrow) при работе с объектными переменными? Я хочу, чтобы подход pl.read_excel()/преобразования в pandas в конечном итоге давал идентичный DataFrame для pd.read_excel().

Спасибо!