初始化熊貓數據幀與NaN以外的填充值

Question

想我初始化一個「空」數據框如下：

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

產生的df的形式

 C D 
A NaN NaN 
B NaN NaN 

有沒有一種pythonic的方法用其他值代替NaN s，例如-np.inf？當然，要做到這一點的一種方法是簡單地將其指定爲數據：

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

也許還有一個更簡潔的方式？

Answer 1

通標量值作爲data PARAM，這將設置爲相同的值的所有元素：

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 

的docs表明data PARAM可以接受常數（標量值），以及陣列狀的結構和類型的字典。