Python 如果两个不同列中的两个值均为NaN，则为0，否则为1

我的数据框架如下所示：

自报价格自报价格 0200-05-0311:59:48.627436南0.08331 1 2020-05-03 11:59:36.286763 0.08367 0.08331 2020-05-03 11:59:24.279036 0.08367南 3 2020-05-03 11:59:12.298755楠楠楠

我试图实现的是，如果两列都是NaN，那么在第三列中，该行的值为0，否则为1

因此，输出应如下所示：

ts  self_top_ask_price  self_top_bid_price both
0   2020-05-03 11:59:48.627436  NaN 0.08331  1
1   2020-05-03 11:59:36.286763  0.08367 0.08331 1
2   2020-05-03 11:59:24.279036  0.08367 NaN 1
3   2020-05-03 11:59:12.298755  NaN NaN 0

我尝试了以下方法，但没有效果。你知道吗

metrics[['self_top_ask_price', 'self_top_bid_price']] = metrics['both'].applymap(lambda x: 0 if pd.isnull(x) else 1)

---

谢谢

检查两列，如果没有缺少值，则使用以下方法将其转换为数字

0,1

映射布尔值：

或通过：

---

metrics['both'] = (metrics[['self_top_ask_price', 'self_top_bid_price']].notna()
                                                          .any(axis=1)
                                                          .astype(int))

metrics['both'] = (metrics[['self_top_ask_price', 'self_top_bid_price']].notna()
                                                          .any(axis=1)
                                                          .view('i1'))

print (metrics)
                           ts  self_top_ask_price  self_top_bid_price  both
0  2020-05-03 11:59:48.627436                 NaN             0.08331     1
1  2020-05-03 11:59:36.286763             0.08367             0.08331     1
2  2020-05-03 11:59:24.279036             0.08367                 NaN     1
3  2020-05-03 11:59:12.298755                 NaN                 NaN     0