在算术运算中将 NaN 视为零？

Question

这是我正在努力解决的事情的一个简单示例：

In [1]: import pandas as pd
In [2]: import numpy as np
In [3]: test = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4),columns=list('ABCD'))
In [4]: for i in range(4):
  ....:    test.iloc[i,i] = np.nan

In [5]: test
Out[5]:
           A         B         C         D
0        NaN  0.136841 -0.854138 -1.890888
1  -1.261724       NaN  0.875647  1.312823
2   1.130999 -0.208402       NaN  0.256644
3  -0.158458 -0.305250  0.902756       NaN 

现在，如果我使用sum对行求和，所有NaN值都被视为零：

In [6]: test['Sum'] = test.loc[:,'A':'D'].sum(axis=1)

In [7]: test
Out[7]: 
          A         B         C         D       Sum
0       NaN  0.136841 -0.854138 -1.890888 -2.608185
1 -1.261724       NaN  0.875647  1.312823  0.926745
2  1.130999 -0.208402       NaN  0.256644  1.179241
3 -0.158458 -0.305250  0.902756       NaN  0.439048    

但就我而言，我可能需要先对这些值做一些工作；例如缩放它们：

In [8]: test['Sum2'] = test.A + test.B/2 - test.C/3 + test.D

In [9]: test
Out[9]: 
          A         B         C         D       Sum  Sum2
0       NaN  0.136841 -0.854138 -1.890888 -2.608185   NaN
1 -1.261724       NaN  0.875647  1.312823  0.926745   NaN
2  1.130999 -0.208402       NaN  0.256644  1.179241   NaN
3 -0.158458 -0.305250  0.902756       NaN  0.439048   NaN

如您所见，这些NaN值会传递到算术中以产生NaN输出，这正是您所期望的。

现在，我不想NaN用零替换数据框中的所有值：区分零和NaN. 我可以NaN用其他东西代替：我正在处理大量学生成绩，我需要区分零级和NaN目前我用来表示未尝试特定评估任务的零级。（它取代了传统电子表格中的空白单元格。）但无论我用什么替换NaN值，它都需要在我可能执行的操作中被视为零。我在这里有哪些选择？

Answer 1

使用 fillna 函数

test['Sum2'] = test.A.fillna(0) + test.B.fillna(0)/2 - test.C.fillna(0)/3 + test.D.fillna(0)