汇总熊猫中的两个对象列

Question

将两个具有dtype对象的相似列组合在一起时出现问题。由于这两列相同，所以它们永远不会在同一行中具有值。列中的所有内容都是整数，但是有一些nan值和“ $ 0”，我尝试过的所有解决方案似乎都没有绕过。数据如下：

Actual    MTD Actual 
nan       3
nan       $0  
nan       nan
3         nan
2         nan
1         nan

我尝试将列更改为字符串类型，然后更改为整数类型。我也尝试用0填充nan值，但这似乎不起作用

我尝试过的方法：
    1. df[["Actual", "MTD Actual"]].sum(axis=1)
    2. df['Actual'].add(df['MTD Actual'], fill_value=0)
    3. pd.to_numeric(df['MTD Actual'])

相应的错误消息：
    1.将求和，但整列为NaN
    2.返回“ +不支持的操作数类型：'int'和'str'“
    3.无法在位置3266处解析字符串“ $ 0”

我希望输出为：

Actual     
3      
0         
nan       
3         
2         
1         

Answer 1

您有两个不同的问题。首先，您要将非数字列转换为数字值。其次，您希望对各列求和，在所有行均为nan的地方保留nan值，否则将其视为0。

这是一个可行的解决方案：

df.loc[df.any(axis=1)] = df.replace('[\$,]', '', regex=True).astype(float).fillna(0)
df = df.sum(axis=1)

正则表达式删除美元符号和逗号。 .astype(float)将数据转换为数字，而.fillna(0)替换了nan。 df.loc[df.any(axis=1)]意味着我们仅更改至少有一个非nan值的行的值。