Pandas 创建不同长度列的 DataFrame：使用 NaN 填充缺失值

在创建 DataFrame 时，所有的列必须具有相同的长度。如果你想创建一个具有不同长度的列的 DataFrame，你可以使用 NaN（Not a Number）填充缺失值。

下面是一个示例，演示如何创建一个具有不同长度的列的 DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建不同长度的列
col1 = [1, 2, 3, 4]
col2 = ['a', 'b', 'c']
col3 = [True, False, True, False, True]

# 找到最长的列的长度
max_length = max(len(col1), len(col2), len(col3))

# 使用NaN填充缺失值，并创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': col1 + [np.nan] * (max_length - len(col1)),
                   'col2': col2 + [np.nan] * (max_length - len(col2)),
                   'col3': col3 + [np.nan] * (max_length - len(col3))})

print(df)

输出结果：

   col1 col2   col3
0   1.0    a   True
1   2.0    b  False
2   3.0    c   True
3   4.0  NaN  False
4   NaN  NaN   True

在这个示例中，我们创建了三个不同长度的列（col1，col2 和 col3）。我们找到最长的列的长度（4），并使用 NaN 填充其他列的缺失值。然后，我们使用字典创建 DataFrame。

请注意，在 DataFrame 中，列的长度应该是相同的，但是行的长度可以不同。如果你有不同长度的行，可以使用列表的列表或者嵌套列表来创建 DataFrame。