熊猫总和两列,跳过NaN

Question

如果我添加两列来创建第三列,那么任何包含NaN(代表我的世界中缺少数据)的列都会导致生成的输出列也是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"缺失"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

与fillna()

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

或按照建议:

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，doingframe[["a", "b"]].sum(axis=1)会将所有 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，您可以添加文档中引用的 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