Question

我有一个熊猫数据框，如下所示：

 <!--  Common style for entries  -->
<Style x:Key="EntryStyle" TargetType="Entry">
    <Setter Property="PlaceholderColor" Value="{StaticResource EntryPlaceholderColor}" />
    <Setter Property="BackgroundColor" Value="Transparent" />
    <Setter Property="TextColor" Value="{DynamicResource Gray-White}" />
    <Setter Property="FontSize" Value="16" />
    <Setter Property="Margin" Value="15,0" />
    <Setter Property="HeightRequest" Value="40" />
    <Setter Property="VerticalOptions" Value="CenterAndExpand" />
    <Setter Property="ReturnType" Value="Done" />
</Style>

我想创建一列“ new”作为sum（col1，col2），而仅当列之一为Nan时才忽略Nan，如果两个列均具有NaN值，则应返回NaN，如下所示：

我尝试了下面的代码，它工作正常。只需一行代码，有什么方法可以实现相同的目的。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ORDER':["A", "A"], 'col1':[np.nan, np.nan], 'col2':[np.nan, 5]})
df

    ORDER   col1    col2
0    A      NaN     NaN
1    A      NaN     5.0

Answer 1

用sum做min_count

df['new'] = df[['col1','col2']].sum(axis=1,min_count=1)
Out[78]: 
0    NaN
1    5.0
dtype: float64

Answer 2

在两列上使用add函数，该函数带有一个fill_value参数，可让您替换NaN：

df['col1'].add(df['col2'], fill_value=0) 

0    NaN
1    5.0
dtype: float64

Answer 3

可以吗？

df['new'] = df[['col1', 'col2']].sum(axis = 1).replace(0,np.nan)

总结两列熊猫数据框而忽略NaN

3 个答案: