Python 用Nan对两列求和

我在带有Nan的数据帧中有三列：

>>> d=pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4], 'col3':[5,6]})
>>> d
   col1  col2  col3
0     1     3     5
1     2     4     6
>>> d['col2'].iloc[0]=np.nan
>>> d
   col1  col2  col3
0     1   NaN     5
1     2   4.0     6
>>> d['col1'].iloc[1]=np.nan
>>> d
   col1  col2  col3
0   1.0   NaN     5
1   NaN   4.0     6
>>> d['col3'].iloc[1]=np.nan
>>> d
   col1  col2  col3
0   1.0   NaN   5.0
1   NaN   4.0   NaN

现在，我希望列addition具有以下输出：

>>> d['col1']+d['col3']
0    6.0
1    NaN

>>> d['col1']+d['col2']
0   1.0
1   4.0

然而，在现实中，输出是：

>>> d['col1']+d['col3']
0    6.0
1    NaN

>>> d['col1']+d['col2']
0   NaN
1   NaN

有人知道如何做到这一点吗

您可以使用

fill\u value=0

来获取您的总和：

>>> d.col1.add(d.col2, fill_value=0)
0    1.0
1    4.0
dtype: float64

>>> d.col1.add(d.col3, fill_value=0)
0    6.0
1    NaN
dtype: float64

---

添加第1列和第2列时，请使用

系列。使用
fill\u value=0添加

>>> d
   col1  col2  col3
0   1.0   NaN   5.0
1   NaN   4.0   NaN
>>> 
>>> d['col1'].add(d['col2'], fill_value=0)
0    1.0
1    4.0
dtype: float64

数据帧和数据系列具有如下方法：
add
，
sub
。。。为了执行比相关运算符更复杂的操作，
+
，
-
。。。可以提供

这些方法可以采用额外的参数来微调操作