python - 使用 NaN 以外的填充值初始化 Pandas DataFrame

Question

假设我按如下方式初始化“空”DataFrame:

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(index=list('AB'), columns=list('CD'))

生成的 df 具有以下形式

     C    D
A  NaN  NaN
B  NaN  NaN

是否有一种 pythonic 方法可以将 NaN 替换为其他值，例如 -np.inf？当然，一种方法是简单地将其指定为数据:

df = pd.DataFrame(data=np.ones((2,2))*(-np.inf), index=list('AB'), columns=list('CD'))

也许有更简洁的方法？

Answer 1

将标量值作为 data 参数传递，这会将所有元素设置为相同的值:

In [181]:
df = pd.DataFrame(index=list('AB'), columns=list('CD'), data=-np.inf)
df

Out[181]:
     C    D
A -inf -inf
B -inf -inf

docs显示 data 参数可以接受常量(标量值)以及类似数组的结构和字典。