панды, использующие qcut для серий с меньшим количеством значений, чем квантили

У меня есть тысячи серий (строк DataFrame), к которым мне нужно применить qcut. Периодически будет появляться серия (строка), в которой меньше значений, чем желаемый квантиль (скажем, 1 значение против 2 квантилей):

>>> s = pd.Series([5, np.nan, np.nan])

Когда я применяю к нему .quantile(), он без проблем разбивается на 2 квантиля (одного и того же граничного значения)

>>> s.quantile([0.5, 1])
0.5    5.0
1.0    5.0
dtype: float64

Но когда я применяю .qcut() с целочисленным значением для количества квантилей, возникает ошибка:

>>> pd.qcut(s, 2)
...
ValueError: Bin edges must be unique: array([ 5.,  5.,  5.]).
You can drop duplicate edges by setting the 'duplicates' kwarg

Даже после того, как я установил аргумент duplicates, он все равно не работает:

>>> pd.qcut(s, 2, duplicates='drop')
....
IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0

Как мне заставить это работать? (И, что то же самое, pd.qcut(s, [0, 0.5, 1], duplicates='drop') тоже не работает.)

Желаемый результат состоит в том, чтобы 5.0 было назначено одному бину, а NaN сохранено:

0     (4.999, 5.000]
1                NaN
2                NaN