如何基于pandas dataframe中具有NaN的现有列创建新列？

在基于pandas DataFrame中具有NaN的现有列创建新列的过程中，可以使用pandas库中的fillna()函数来处理NaN值，并将处理后的结果赋值给新列。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库，以便使用其中的函数和方法。

import pandas as pd

1. 创建DataFrame：创建一个包含NaN值的DataFrame，可以使用pandas的DataFrame()函数或从其他数据源加载数据。

data = {'A': [1, 2, 3, None, 5],
        'B': [None, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 基于现有列创建新列：使用fillna()函数处理NaN值，并将处理后的结果赋值给新列。

df['C'] = df['A'].fillna(0) + df['B'].fillna(0)

在上述代码中，我们使用fillna(0)函数将NaN值替换为0，并将处理后的结果相加赋值给新列'C'。可以根据具体需求选择其他替代值。

1. 查看结果：使用print()函数或其他方法查看DataFrame的结果。

print(df)

完整的代码示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, None, 5],
        'B': [None, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

df['C'] = df['A'].fillna(0) + df['B'].fillna(0)

print(df)

这样就基于pandas DataFrame中具有NaN的现有列成功创建了新列，并处理了NaN值。对于NaN值的处理可以根据实际需求选择不同的替代值或处理方式。

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参考链接：

• pandas官方文档
• 腾讯云数据库TencentDB
• 腾讯云云服务器CVM
• 腾讯云云原生容器服务TKE
• 腾讯云人工智能AI Lab