在python中如何使用pandas的assign函数在dataframe数据表中添加一列全是nan的数据列呢?-爱代码爱编程
在Python中如何使用Pandas的assign函数在DataFrame数据表中添加一列全是NaN的数据列呢?
Pandas是Python数据分析库中一个十分优秀的工具,在进行数据处理和数据分析时经常使用。其中assign()函数是一个很有用的函数,可以用来向DataFrame中添加新的列。下面我们就来看一下如何使用assign()函数来添加一列全是NaN值的数据列。
先导入所需库:
import pandas as pd
import numpy as np
创建一个DataFrame:
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df)
输出如下:
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
我们要添加一列全是NaN的数据列,那么只需要赋值为np.nan即可:
df = df.assign(C=np.nan)
print(df)
输出如下:
A B C
0 1 4 NaN
1 2 5 NaN
2 3 6 NaN
如此便完成了在DataFrame中添加一列全是NaN值的数据列的操作。如果需要修改C列的数据,可以直接进行赋值操作:
df['C'] = [7, 8, 9]
print(df)
输出如下:
A B C
0 1 4 7.0
1 2 5 8.0
2 3 6 9.0
以上就是使用Pandas的assign函数在DataFrame数据表中插入全是NaN值的数据列的方法。