从字典对象创建DataFrame对象，索引为labels age NaN

可以使用 pandas 库中的 DataFrame() 函数从字典对象创建 DataFrame 对象，并指定索引为 labels，其中 age 列的值为 NaN。示例代码如下：

import pandas as pd

# 定义字典对象
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [30, 25, 20, None],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}

# 创建 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C', 'D'], columns=['name', 'age', 'gender'])

# 打印 DataFrame 对象
print(df)

输出结果如下：

      name   age gender
A    Alice  30.0      F
B      Bob  25.0      M
C  Charlie  20.0      M
D    David   NaN      M

其中，data 是包含数据的字典对象，index 参数指定索引为 labels，columns 参数指定 DataFrame 对象的列名。在创建 DataFrame 对象时，age 列的值为 None，表示缺失值，因此在输出结果中显示为 NaN。