Python 是一門廣泛應用于數據分析、機器學習、人工智能等領域的編程語言。在使用 Python 進行數據分析時，往往需要處理空值數據。本文將介紹如何使用 Python 添加空值。

# 創建一個包含空值的列表
list_with_null_values = ['a', None, 'b', None, 'c']
print(list_with_null_values)

上述代碼使用None關鍵字來表示空值，創建了一個包含空值數據的列表。下面的代碼使用is操作符判斷列表中的元素是否為空值：

# 判斷列表中的元素是否為 None
for element in list_with_null_values:
if element is None:
print('Null value found!')
else:
print('Value:', element)

如果列表中的元素為None，則打印“Null value found!”；否則打印元素本身。

使用pandas庫添加空值非常方便。下面的代碼創建一個包含隨機數據的 DataFrame，并使用numpy.nan添加空值：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=['A', 'B', 'C'])
df['A'][1] = np.nan
df['B'][3] = np.nan
print(df)

上述代碼使用np.nan常量代替空值，分別在 DataFrame 的第二行第一列和第四行第二列添加了空值。

本文介紹了如何使用 Python 添加空值。希望對您的數據分析工作有所幫助。