在Pandas数据框架中创建NaN值的方法

让我们来讨论一下在Pandas数据框架中创建NaN值的方法。在Pandas数据框架中创建NaN值有多种方法。这些是

• Using NumPy
• 导入有空白值的csv文件
• 应用to_numeric函数

方法1：使用NumPy

import pandas as pd
import numpy as np
  
num = {'number': [1,2,np.nan,6,7,np.nan,np.nan]}
df = pd.DataFrame(num)
  
df

输出:

方法2：导入有空白实例的CSV文件。

考虑以下名为 “Book1.csv “的csv文件。

代码:

# import pandas
import pandas as pd
  
# read file
df = pd.read_csv("Book1.csv")
  
# print values
df

输出:

你将得到空白实例的Nan值。

方法3：应用to_numeric函数。

to_numeric函数将参数转换为数字类型。

示例:

import pandas as pd
  
num = {'data': [1,"hjghjd",3,"jxsh"]}
df = pd.DataFrame(num)
  
# this will convert non-numeric 
# values into NaN values
df = pd.to_numeric(df["data"], errors='coerce')
  
df

输出: