将Dataframe中的某些列替换为null

可以使用pandas库中的fillna()函数来实现。fillna()函数可以用指定的值替换Dataframe中的缺失值。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建Dataframe对象：df = pd.DataFrame(data) 其中，data是一个包含数据的字典或列表。
3. 使用fillna()函数替换指定列的值为null：df['column_name'].fillna(value=pd.np.nan, inplace=True) 其中，column_name是要替换值为null的列名。 value参数指定要替换的值，这里使用pd.np.nan表示null值。 inplace参数设置为True表示在原始Dataframe上进行替换操作。
4. 打印替换后的Dataframe：print(df)

示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}

df = pd.DataFrame(data)
df['B'].fillna(value=pd.np.nan, inplace=True)

print(df)

以上代码将Dataframe中的列'B'的值替换为null。