如何创建包含原始数据帧中所有空值的数据帧？

创建包含原始数据帧中所有空值的数据帧可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模块，例如pandas库。
读取原始数据帧，可以使用pandas的read_csv()函数或其他适用的函数来读取数据。
使用pandas的isnull()函数检测原始数据帧中的空值，该函数返回一个布尔值的数据帧，其中空值为True，非空值为False。
使用pandas的fillna()函数将原始数据帧中的空值替换为所需的值，可以选择使用0、平均值、中位数或其他适当的值进行填充。
可选步骤：根据需要，可以使用pandas的dropna()函数删除包含空值的行或列。
可选步骤：根据需要，可以使用pandas的astype()函数将数据帧中的列转换为适当的数据类型。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取原始数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')

# 检测空值
null_df = df.isnull()

# 填充空值
filled_df = df.fillna(0)  # 使用0填充空值

# 可选步骤：删除包含空值的行或列
cleaned_df = df.dropna()  # 删除包含空值的行

# 可选步骤：转换数据类型
cleaned_df['column_name'] = cleaned_df['column_name'].astype(int)  # 将列转换为整数类型

在这个示例中，我们使用pandas库来读取原始数据帧、检测空值、填充空值、删除包含空值的行以及转换数据类型。请根据实际情况和需求进行适当的调整和修改。

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