在处理NaN时在Python Pandas中创建新列

在处理NaN时，在Python Pandas中创建新列可以通过使用fillna()函数来实现。fillna()函数用于填充缺失值，可以接受一个常数值或者一个字典作为参数。

如果要在DataFrame中创建一个新列来存储处理NaN后的结果，可以使用以下步骤：

1. 首先，使用fillna()函数填充缺失值。例如，如果要将NaN替换为0，可以使用以下代码：

df['new_column'] = df['existing_column'].fillna(0)

这将在DataFrame中创建一个名为new_column的新列，并将existing_column中的NaN值替换为0。

1. 如果要根据不同的条件填充缺失值，可以使用fillna()函数的字典参数。例如，如果要将NaN替换为不同的值，可以使用以下代码：

df['new_column'] = df['existing_column'].fillna({condition1: value1, condition2: value2})

这将根据条件condition1和condition2来填充缺失值，并将结果存储在名为new_column的新列中。

需要注意的是，fillna()函数默认会返回一个新的Series或DataFrame对象，如果要在原始DataFrame中创建新列，需要将结果赋值给一个新的列名。

在Pandas中处理NaN的能力使得数据清洗和预处理变得更加方便和灵活。它可以帮助我们处理缺失值，使得数据分析和建模更加准确和可靠。

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