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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:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建一个DataFrame对象:
代码语言:txt
复制
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4]})
  1. 将新列设置为None:
代码语言:txt
复制
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:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import numpy as np
  1. 创建一个DataFrame对象:
代码语言:txt
复制
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4]})
  1. 将新列设置为np.nan:
代码语言:txt
复制
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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