用float类型的NaN创建空熊猫数据表的优雅方法

Question

我想创建一个熊猫的数据frame充满了南。在我的研究中，我找到了一个答案：

import pandas as pd

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

此代码将生成一个用类型为“Object”的NaNs填充的DataFrame。因此以后不能使用它们，例如interpolate()方法。因此，我用这段复杂的代码创建了DataFrame（灵感来自这个答案）：

import pandas as pd
import numpy as np

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

df = pd.DataFrame(dummyarray)

这将产生一个用类型为“float”的NaN填充的DataFrame，因此以后可以与interpolate()一起使用。有没有更优雅的方法来创建同样的结果？

Answer 1

只需将所需的值作为第一个参数传递，比如0、Math.inf或这里的np.nan。然后构造函数初始化值数组，并将其填充到参数index和columns指定的大小：

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

>>> df
    A   B
0 NaN NaN
1 NaN NaN
2 NaN NaN
3 NaN NaN

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