关于python：使用float类型的NaN创建空pandas DataFrame的优雅方法


Elegant way to create empty pandas DataFrame with NaN of type float

我想创建一个大熊猫数据框，里面装满了nan。在我的研究中，我找到了一个答案：

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import pandas as pd

df = pd.DataFrame(index=range(0,4),columns=['A'])

此代码将生成一个数据帧，其中填充"object"类型的nan。因此，以后不能使用它们，例如使用interpolate()方法。因此，我用这个复杂的代码(受这个答案的启发)创建了数据框架：

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import pandas as pd
import numpy as np

dummyarray = np.empty((4,1))
dummyarray[:] = np.nan

df = pd.DataFrame(dummyarray)

这导致了一个数据帧中填充了"float"类型的NaN，因此可以在以后的interpolate()中使用。有没有更优雅的方式来创造同样的结果？

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只需将所需的代表作为标量第一个参数传递，如0、math.inf或(在本例中)np.nan。然后，构造函数将值数组初始化为index和columns指定的大小：

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 >>> df = pd.DataFrame(np.nan, index=[0,1,2,3], columns=['A'])
 >>> df.dtypes
 A    float64
 dtype: object
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在构造数据帧时，可以直接指定数据类型：

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>>> df = pd.DataFrame(index=range(0,4),columns=['A'], dtype='float')
>>> df.dtypes
A    float64
dtype: object

指定dtype将强制熊猫尝试使用该类型创建数据帧，而不是尝试推断它。

希望这能有所帮助！

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 pd.DataFrame(np.nan, index = np.arange(<num_rows>), columns = ['A'])

您可以尝试以下代码行：

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pdDataFrame = pd.DataFrame([np.nan] * 7)

这将创建一个大小为7、NAN类型为float的熊猫数据帧：

如果打印pdDataFrame，输出将是：

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     0
0   NaN
1   NaN
2   NaN
3   NaN
4   NaN
5   NaN
6   NaN

另外，pdDataFrame.dtypes的输出为：

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0    float64
dtype: object