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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。

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