np.nan 的字符串等价物是什么？

Question

我有一个数据框，想添加一个空白列。如果是数字，我会使用df["new_column"] = pd.np.nan。但是，如果我希望该列 (a) 保存字符串，并且 (b) 可以使用 pd.isnull() 进行过滤，该怎么办？还有比df["new_column"] = ""更好的主意吗？

Answer 1

据我了解，Python 没有 Null 字符串。 Python 确实有一个 None 值，但它不是一个字符串，它是一个可以应用于所有变量的 None ——不仅仅是那些最初定义为字符串的变量。

您可以使用 NoneType 但该列将不是字符串而是对象类型。您仍然可以在列中插入字符串，但是将列的类型更改为字符串只会将 None 值视为字符串 'None'

也请看这个：What is the difference between NaN and None?

test_df = pd.DataFrame(data={'numbers_column':np.nan,
                             'strings_column':[None, None, None,'random_str']},
                              index=[1,2,3, 4])

希望这会有所帮助。