Python创建新列，设置为np.nan，适用于3.9.6，但不适用于3.7.3

在Python中创建新列并将其设置为np.nan，适用于3.9.6版本，但不适用于3.7.3版本。这是因为在3.9.6版本中，Python引入了对NumPy（np）的新特性，可以直接将列设置为np.nan。然而，在3.7.3版本中，这个特性尚未被引入，因此无法直接使用np.nan来设置新列。

在3.7.3版本中，我们可以使用其他方法来实现相同的效果。一种常见的方法是使用None来表示缺失值。可以通过以下步骤来创建新列并将其设置为None：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd

1. 创建一个DataFrame对象：

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4]})

1. 将新列设置为None：

df['new_col'] = None

这样就成功创建了一个新列，并将其设置为None。

对于3.9.6版本及以上的Python，可以直接使用np.nan来设置新列。可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np

1. 创建一个DataFrame对象：

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4]})

1. 将新列设置为np.nan：

df['new_col'] = np.nan

这样就成功创建了一个新列，并将其设置为np.nan。

需要注意的是，以上方法适用于使用pandas库进行数据处理和分析的情况。如果你在使用其他库或框架进行数据处理，可能需要使用不同的方法来创建新列并设置缺失值。

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