Formas de crear valores NaN en Pandas DataFrame

Analicemos formas de crear valores NaN en el marco de datos de Pandas. Hay varias formas de crear valores NaN en Pandas dataFrame. Esos son:

• Usando NumPy
• Importación de un archivo csv con valores en blanco
• Aplicando la función to_numeric

Método 1: Usando 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

Producción:

Método 2: importar el archivo CSV con instancias en blanco

Considere el siguiente archivo csv llamado «Book1.csv»:

Code:

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

Producción:

Obtendrá valores Nan para instancias en blanco.

Método 3: Aplicar la función to_numeric

to_numericLa función convierte los argumentos a un tipo numérico.

Ejemplo:

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

Producción: