如何将新行添加到Dataframe的特定列并使用Nan填充缺少的值

要将新行添加到Dataframe的特定列并使用NaN填充缺少的值，可以按照以下步骤进行操作：

首先，导入所需的库和模块，例如pandas库。

import pandas as pd

创建一个空的Dataframe，并指定列名。

df = pd.DataFrame(columns=['列名1', '列名2', '列名3'])

创建一个新的行数据，以字典的形式表示。

new_row = {'列名1': 值1, '列名2': 值2, '列名3': 值3}

将新行添加到Dataframe中。

df = df.append(new_row, ignore_index=True)

如果新行的某些列缺少值，可以使用NaN进行填充。

df = df.fillna(pd.NaT)

完整的代码示例：

import pandas as pd

# 创建空的Dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['列名1', '列名2', '列名3'])

# 创建新的行数据
new_row = {'列名1': 值1, '列名2': 值2, '列名3': 值3}

# 将新行添加到Dataframe中
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

# 使用NaN填充缺少的值
df = df.fillna(pd.NaT)

这样就可以将新行添加到Dataframe的特定列，并使用NaN填充缺少的值。请根据实际情况替换代码中的列名和值。