pandas不是附加值，而是附加一列NaN。为什么？

pandas是一个流行的Python数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理和分析。在pandas中，DataFrame是一种常用的数据结构，类似于表格，由多个列组成。

当我们向一个DataFrame中添加新的列时，如果没有提供对应的数据，pandas会自动将该列填充为NaN（Not a Number），表示缺失值。这是因为在数据分析中，经常会遇到缺失值的情况，而NaN是pandas中用来表示缺失值的标记。

使用NaN作为缺失值的好处是：

1. 一致性：使用NaN作为缺失值的标记，可以保持数据的一致性，方便进行数据处理和分析。
2. 空间效率：NaN只占用一个内存空间，不会占用过多的存储空间。
3. 方便处理：pandas提供了丰富的处理缺失值的方法，可以方便地对NaN进行填充、删除或者插值等操作。

对于附加一列NaN的应用场景，可以举例如下：

1. 数据清洗：在数据清洗过程中，经常会遇到需要添加新的列的情况，而这些新的列可能需要后续填充具体的值，此时可以先将新列填充为NaN，再根据具体需求进行填充。
2. 数据合并：在将多个数据源进行合并时，可能会遇到某些数据源缺少某些列的情况，此时可以先将缺少的列添加到DataFrame中，并填充为NaN，再进行数据合并操作。

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