要将新行添加到Dataframe的特定列并使用NaN填充缺少的值,可以按照以下步骤进行操作:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['列名1', '列名2', '列名3'])
new_row = {'列名1': 值1, '列名2': 值2, '列名3': 值3}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
df = df.fillna(pd.NaT)
完整的代码示例:
import pandas as pd
# 创建空的Dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['列名1', '列名2', '列名3'])
# 创建新的行数据
new_row = {'列名1': 值1, '列名2': 值2, '列名3': 值3}
# 将新行添加到Dataframe中
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
# 使用NaN填充缺少的值
df = df.fillna(pd.NaT)
这样就可以将新行添加到Dataframe的特定列,并使用NaN填充缺少的值。请根据实际情况替换代码中的列名和值。
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