Преобразование столбца Pandas float64, содержащего NaN, в столбец объекта, содержащий целые числа

Как сказано в названии, у меня есть фрейм данных Pandas, содержащий float64, представляющий целые числа. Я хотел бы преобразовать его для использования int64, но он также содержит значения NaN. Таким образом, лучшее, что я могу сделать, это преобразовать его в тип object, преобразовав все значения, не относящиеся к NaN, в целые числа. Как лучше всего это сделать, не перебирая столбец вручную?

Это необходимо для того, чтобы при преобразовании фрейма данных с помощью to_sql вместо float использовался целочисленный тип, допускающий значение NULL.

Например:

>>> df
   a    b
0  1  2.0
1  3  NaN

Что бы я хотел:

>>> df
   a    b
0  1    2
1  3  NaN