基于特定列中存在的NaN，在python dataframe中创建一个新列

我和NaNs有一个数据帧

df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30, np.nan], "B": [20, np.nan, 10,np.nan]})

     A     B
0  10.0  20.0
1  20.0   NaN
2  30.0  10.0
3   NaN   NaN

我想创建一个新的列“C”。 在任何一行中，如果列“A”或“B”具有NaN，则列“C”将设置为0或1

我想得到如下信息：

      A     B  C
0  10.0  20.0  1
1  20.0   NaN  0
2  30.0  10.0  1
3   NaN   NaN  0

我尝试了以下代码：

df['C'] = df.apply(lambda row:0 if (row['A']=='NaN' or row['B']=='NaN')  else 1, axis=1)

我得到下面的df。列C始终设置为1

      A     B  C
0  10.0  20.0  1
1  20.0   NaN  1
2  30.0  10.0  1
3   NaN   NaN  1

还尝试了以下代码：

df['C'] = df.apply(lambda row:0 if (row['A'].isnull() or row['B'].isnull())  else 1, axis=1)

获取以下错误

AttributeError: ("'float' object has no attribute 'isnull'", 'occurred at index 0')

---

使用

notnull

+

all

：

df['C'] = df.notnull().all(1).astype(int)    
df

      A     B  C
0  10.0  20.0  1
1  20.0   NaN  0
2  30.0  10.0  1
3   NaN   NaN  0

---

这很有效。我的数据框中有更多的列。我不想使用所有列，但我只想检查NaN的特定列。如何指定它们？@mnr

cols=['A'，'B'，…]；df['C']=df[cols].notnull（）.all（1）.astype（int）

如果答案有帮助，记得接受它。谢谢