Question

如果我添加两列来创建第三列，那么任何包含NaN的列（表示我的世界中缺少数据）都会导致结果输出列为NaN。有没有办法在没有明确地将值设置为0的情况下跳过NaN（这会失去那些值是＆＃34;缺少＆＃34;）的概念？

In [42]: frame = pd.DataFrame({'a': [1, 2, np.nan], 'b': [3, np.nan, 4]})

In [44]: frame['c'] = frame['a'] + frame['b']

In [45]: frame
Out[45]: 
    a   b   c
0   1   3   4
1   2 NaN NaN
2 NaN   4 NaN

在上面，我希望列c为[4,2,4]。

...谢谢

Answer 1

用fillna（）

frame['c'] = frame.fillna(0)['a'] + frame.fillna(0)['b']

或建议：

frame['c'] = frame.a.fillna(0) + frame.b.fillna(0)

给予：

    a   b  c
0   1   3  4
1   2 NaN  2
2 NaN   4  4

Answer 2

另一种方法：

>>> frame["c"] = frame[["a", "b"]].sum(axis=1)
>>> frame
    a   b  c
0   1   3  4
1   2 NaN  2
2 NaN   4  4

Answer 3

作为上述答案的扩展，执行frame[["a", "b"]].sum(axis=1)将所有NaN的总和填充为0

>>> frame["c"] = frame[["a", "b"]].sum(axis=1)
>>> frame
    a   b  c
0   1   3  4
1   2 NaN  2
2 NaN   4  4
3 NaN NaN  0

如果您希望所有NaN的总和为NaN，则可以添加docs

中引用的min_count标志

>>> frame["c"] = frame[["a", "b"]].sum(axis=1, min_count=1)
>>> frame
    a   b  c
0   1   3  4
1   2 NaN  2
2 NaN   4  4
3 NaN NaN  NaN

熊猫总和两列，跳过NaN

3 个答案: