Python给DataFrame增加一列全是空值的列

你可以使用以下代码向DataFrame中添加一列全是空值的列：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
print(df)

# 添加一列全是空值的列
df['C'] = None

# 输出添加列后的DataFrame
print(df)

输出：

   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c

   A  B     C
0  1  a  None
1  2  b  None
2  3  c  None

可以看到，我们创建了一个DataFrame，并使用`df['C'] = None`的方式向其添加了一列全是空值的列。

相关问题

python dataframe如何获取列名带有空值的列

可以使用pandas库中的isnull()函数来判断哪些列名带有空值，然后使用loc[]函数来获取这些列的数据。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], None: [7, 8, 9]})

# 获取列名带有空值的列
null_cols = df.columns[df.isnull().any()]

# 获取这些列的数据
null_cols_data = df.loc[:, null_cols]

print(null_cols_data)

输出结果为：

None
0 7
1 8
2 9

python删除dataframe只有空值的列

你可以使用 Pandas 提供的 `dropna()` 和 `all()` 方法来删除 DataFrame 只有空值的列。`dropna()` 方法可以删除包含空值的行或列，而 `all()` 方法可以判断每一列是否全部为 True（即全部为非空值）。结合起来，就可以删除 DataFrame 中只有空值的列了。例如，下面的代码可以删除 DataFrame `df` 中只有空值的列：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含空值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除只有空值的列
df = df.dropna(axis=1, how='all')

print(df)

输出结果为：

     A    B  C
0  1.0  4.0  7
1  2.0  NaN  8
2  NaN  NaN  9

注意，这里删除了只有空值的第 2 列。如果你想要删除只有空值的行，可以将 `axis=1` 改为 `axis=0`。