为什么pd.DataFrame与pd.isnull失败？

Question

tt = pd.DataFrame({'a':[1,2,None,3],'b':[None,3,4,5]})
bb=pd.DataFrame(pd.isnull(tt).astype(int), index = tt.index, columns=map(lambda x: x + '_'+'NA',tt.columns))
bb

我希望使用pd.isnull(tt)创建此数据框，并且列名称包含NA，但为什么会失败？

Answer 1

使用values

tt = pd.DataFrame({'a':[1,2,None,3],'b':[None,3,4,5]})
bb=pd.DataFrame(data=pd.isnull(tt).astype(int).values, index = tt.index, columns=list(map(lambda x: x + '_'+'NA',tt.columns)))

之所以 ：  pandas数据会传输列和索引，pd.isnull(tt).astype(int)已将列名称设为b和a

更多信息

bb=pd.DataFrame(data=pd.isnull(tt).astype(int), index = tt.index,columns=['a','b', 'a_NA','b_NA'] )
bb
Out[399]: 
   a  b  a_NA  b_NA
0  0  1   NaN   NaN
1  0  0   NaN   NaN
2  1  0   NaN   NaN
3  0  0   NaN   NaN