创建带有float类型NaN的空熊猫DataFrame的绝佳方法

Question

我想创建一个充满NaN的Pandas
DataFrame。在研究过程中，我找到了答案：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(index=range(0,4),columns=['A'])

这段代码将导致一个DataFrame充满“对象”类型的NaN。因此，它们以后将无法与该interpolate()方法一起使用。因此，我使用以下复杂代码创建了DataFrame（受此答案启发）：

import pandas as pd
import numpy as np

dummyarray = np.empty((4,1))
dummyarray[:] = np.nan

df = pd.DataFrame(dummyarray)

这将导致一个DataFrame填充有类型为“ float”的NaN，因此以后可以将其使用interpolate()。有没有更优雅的方法来产生相同的结果？

Answer 1

简单地传递所期望的值作为第一个参数，如0，math.inf或，这里，np.nan。然后，构造函数将值数组初始化并填充为参数index和指定的大小columns：

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame(np.nan, index=[0, 1, 2, 3], columns=['A', 'B'])

>>> df.dtypes
A    float64
B    float64
dtype: object

>>> df.values
array([[nan, nan],
       [nan, nan],
       [nan, nan],
       [nan, nan]])