Python 如果某些值为NaN，如何对数据帧中的2个特定列行求和？

我想创建一个新列，

Inches\u z

。如果

Inches\u x

和

Inches\u y

中都有值，我想将这两个特定列中的值相加，并将其作为同一行中

Inches\u z

的结果返回。如果存在一个

NaN

值，我想返回不是

NaN

值的行值。如果两个值都是

NaN

，我希望结果值也是

NaN

。我该怎么做

我有：

Name    | Inches_x | Feet | Inches_y
------------------------------------
'Silvers'|    7    |   1   |     2
'Jones'  |    7    |   2   |     7
'Jackson'|    4    |  NaN  |    NaN
'Merole' |   NaN   |   2   |     8
'Kanoff' |   NaN   |   5   |    NaN
'Walker' |   NaN   |   8   |     0
'Smith'  |    8    |   0   |     3  

我想：

Name    | Inches_x | Feet | Inches_y | Inches_z
-----------------------------------------------
'Silvers'|    7    |   1   |     2   |    9
'Jones'  |    7    |   2   |     7   |    14
'Jackson'|    4    |  NaN  |    NaN  |    4
'Merole' |   NaN   |   2   |     8   |    8
'Kanoff' |   NaN   |   5   |    NaN  |   NaN
'Walker' |   NaN   |   8   |     0   |    0
'Smith'  |    8    |   0   |     3   |    11

---

用两列求和并填充

df['z'] = (df['Inches_x'] + df['Inches_y']).fillna(df['Inches_x']).fillna(df['Inches_y'])`

使用显式调用，在这种情况下，当其中一个值（但不是两个）为NaN时，您可以设置一个

fill_值

：

生成的数据帧符合您的预期：

      Name  Inches_x  Feet  Inches_y  Inches_z
0  Silvers       7.0   1.0       2.0       9.0
1  Jones         7.0   2.0       7.0      14.0
2  Jackson       4.0   NaN       NaN       4.0
3  Merole        NaN   2.0       8.0       8.0
4  Kanoff        NaN   5.0       NaN       NaN
5  Walker        NaN   8.0       0.0       0.0
6  Smith         8.0   0.0       3.0      11.0

---

您只需将轴=1上的

sum

与

minu count

一起使用即可：

df["Inches_z"] = df.filter(like="Inches_").sum(1, min_count=1)
print (df)

        Name  Inches_x  Feet  Inches_y  Inches_z
0  'Silvers'       7.0   1.0       2.0       9.0
1    'Jones'       7.0   2.0       7.0      14.0
2  'Jackson'       4.0   NaN       NaN       4.0
3   'Merole'       NaN   2.0       8.0       8.0
4   'Kanoff'       NaN   5.0       NaN       NaN
5   'Walker'       NaN   8.0       0.0       0.0
6    'Smith'       8.0   0.0       3.0      11.0

---

到底是什么问题？你试过什么，做过什么研究吗？堆栈溢出不是免费的代码编写服务。看：，，谢谢凯南，这正是我需要的！我如何做类似的事情，但不是求和，而是求两列之间的最大值？逻辑是什么？用min或MAXNA填充谢谢！我如何做类似的事情，但不是求和，而是在两列之间找到最大值？@WillWild

df['Inches\u x'，'Inches\u y']]。最大值（axis=1）

适用于此。谢谢！我如何做类似的事情，但不是求和，而是在两列之间找到最大值？只需调用

max（）

和

min（）

，而不是

sum

？

      Name  Inches_x  Feet  Inches_y  Inches_z
0  Silvers       7.0   1.0       2.0       9.0
1  Jones         7.0   2.0       7.0      14.0
2  Jackson       4.0   NaN       NaN       4.0
3  Merole        NaN   2.0       8.0       8.0
4  Kanoff        NaN   5.0       NaN       NaN
5  Walker        NaN   8.0       0.0       0.0
6  Smith         8.0   0.0       3.0      11.0

df["Inches_z"] = df.filter(like="Inches_").sum(1, min_count=1)
print (df)

        Name  Inches_x  Feet  Inches_y  Inches_z
0  'Silvers'       7.0   1.0       2.0       9.0
1    'Jones'       7.0   2.0       7.0      14.0
2  'Jackson'       4.0   NaN       NaN       4.0
3   'Merole'       NaN   2.0       8.0       8.0
4   'Kanoff'       NaN   5.0       NaN       NaN
5   'Walker'       NaN   8.0       0.0       0.0
6    'Smith'       8.0   0.0       3.0      11.0