Some of arranged..

NaN-ja.md

@@ -0,0 +1,13 @@
+##  NaN 値の扱いについて
+
+問題：　 _extract_dtype() 関数では、AccessDBの項目属性の `long` = 32bit長整数型を、
+numpyでの整数型(マシンにより32/64bit長の) `int_` すなわち Python組み込み型の `int` を
+pandasが実装している配列での項目型属性パラメータ dtypes に 直接指定しています。
+しかし実際のAccessDBでは、長整数型の項目でも NULL値が許されていて、しばしばエラーになります。
+
+## 回避策: 'Int64' を使う。
+
+この問題を解決するためには、`np.int_` の代わりに `np.float_` 型を使うのは一つの方法です。
+しかし、整数型として扱いたい場合は不便です。　代わりに、NaN 値を扱えるようにするために、
+Pandas の `Int64` 型を使うことができます。`Int64` 型は、欠損値（NaN）をサポートする整数型です。 
+

NaN.md

@@ -0,0 +1,14 @@
+##  Handling NaN value data types 
+Problem: 
+
+The `_extract_dtype()function directly specifies Microsoft Access DB's item attribute long (..32-bit long integer type) as int_, 
+which corresponds to NumPy's integer type (whose bit-length varies by machine, 32/64 bits) 
+and the array item type parameter dtypes implemented in pandas using Python's built-in type int.
+However, in actual Microsoft Access DBs, items of the long integer type can accept NULL values, often resulting in errors.
+
+## Solution : Use 'Int64'
+
+To solve this problem, one approach is to use the np.float_ type instead of np.int_. However, if you
+want to maintain integer handling, this can be inconvenient. Alternatively, you could use Pandas's 
+Int64 type to accommodate NaN values. The "Int64" type supports missing values (NaN) for integers.
+

pandas_access/__init__.py

@@ -32,9 +32,9 @@ def _extract_dtype(data_type):
     # open an issue.
     data_type = data_type.lower()
     if data_type.startswith('double'):
-        return np.float_
+        return np.float64
     elif data_type.startswith('long'):
-        return np.int_
+        return 'Int64'
     else:
         return None
 

tests/test__extract_dtype.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+import unittest
+import patch
+import pandas as pd
+import numpy as np 
+# target
+from pandas_access import _extract_dtype 
+
+class TestPandasAccess(unittest.TestCase):
+    def test_extract_dtype_double(self):
+        self.assertEqual(_extract_dtype('double'),np.float64)
+    def test_extract_dtype_long(self):
+        self.assertEqual(_extract_dtype('long'),'Int64')
+    def test_extract_dtype_unknown(self):
+        self.assertIsNone(_extract_dtype('unknown'))
+
+if __name__=='__main__':
+    unittest.main()