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如何在 Pandas DataFrame 中创建一个空列
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在 Pandas 中创建空列是数据预处理和特征工程中的常见操作。以下是几种创建空列的方法及其适用场景的详细说明。
1. 使用赋值操作创建空列
基本方法
输出结果
各方法比较
方法 | 数据类型 | 说明 |
None | object | Python原生空值，会强制列转为object类型 |
np.nan | float64 | NumPy的缺失值表示，列会转为float类型 |
pd.NA | 保持原类型 | Pandas 1.0+引入，能更好保持数据类型 |
2. 使用 assign() 方法创建空列
3. 使用 insert() 在指定位置插入空列
4. 创建特定类型的空列
指定数据类型创建空列
5. 批量创建多个空列
6. 创建空列的最佳实践
- 数据类型一致性：根据后续使用场景选择适当的空值表示方式
- 数值计算：使用
np.nan - 字符串操作：使用
pd.NA或空字符串'' - 分类数据：使用
pd.Categorical([], categories=[])
- 性能考虑：对于大型DataFrame，预分配内存更高效
- 与现有操作链式结合：
7. 实际应用示例
注意事项
- 使用
None会导致列自动转换为object类型，可能影响性能
np.nan只能用于数值列，会强制转换为float64
pd.NA是最通用的缺失值表示，能保持数据类型
- 在创建空列后，可以使用
df.info()检查列的数据类型是否符合预期
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