Python 如果某列中有NAN，如何打印NAN而不是0

我试图在每个文件中检查我的产品的条件为真的次数，但只需要检查满足条件的时间以及填充两列的时间，因此我使用此代码

cnt = big_frame.groupby('Symbol').apply(lambda g:((g.A001 > g.A002) & g.A001.notnull() & g.A002.notnull()).sum())
df['Data_Count'] = df.Contract.map(cnt)

这会检查条件，如果两个列都已填充，并且对我来说效果良好，但当它在任何列中遇到NAN时，它会在

cnt

中打印0，然后在“Data\u Count”中使用

cnt

进行映射，这对我来说不好，因为我以后必须计算百分比

所以，我想检查

A001

和

A002

，如果其中任何一个有NAN，它应该在cnt列中打印NAN，而不是0。谢谢

编辑：

这是我的数据集（仅跳过了所有其他行和列的相关列）

所以根据这个，我希望cnt柱是

 cnt
 NAN
 2
 NAN
 NAN
 NAN
 0
 2
 0

但现在它正在打印0而不是NAN

 0 
 2
 0
 0
 0
 0
 2
 0

---

为什么不将0替换为NAN呢

df['Data_Count'].替换（0，np.nan）

但你也可以这样做：

cnt=big\u frame.groupby（'Symbol'）。应用（lambda g:True if（（g.A001>g.A002）和g.A001.notnull（）&g.A002.notnull（））.sum（）否则为np.nan）
df['Data_Count']=df.Contract.map（cnt）

您可以执行以下操作（为清晰起见，分两步进行）：

结果是：

Symbol
O.H21    NaN
O.H22    2.0
O.M21    NaN
O.M22    0.0
O.U20    NaN
O.U21    NaN
O.Z20    2.0
O.Z21    0.0
Name: cond, dtype: float64

---

请提供样本数据和预期输出，以提高您获得回复的机会。问题编辑否，在某些情况下A001g.A002）.sum（）如果（g.A001.notnull（）&g.A002.notnull（））else np.Nan”但我不知道熊猫是否会接受这样的东西，当然。

df["cond"] = np.where(df.A001.isna() | df.A002.isna(), np.NaN, df.A001 > df.A002)

def foo(x):
    if x.isna().all():
        return np.NaN
    else: 
        return x.sum()

df.groupby('Symbol')["cond"].apply(foo)

Symbol
O.H21    NaN
O.H22    2.0
O.M21    NaN
O.M22    0.0
O.U20    NaN
O.U21    NaN
O.Z20    2.0
O.Z21    0.0
Name: cond, dtype: float64