对包含 Nan 的缺失值

如何解决对包含 Nan 的缺失值

我正在跟进几年前提出的问题：here 和 here

我想对 Pandas 数据框中的两列求和，其中两列都包含缺失值。 我已经浏览了互联网，但没有找到我正在寻找的精确输出。

我有一个 df 如下，我想对 col1 和 col2 求和

col1   col2 
1       NaN      
NaN      1       
1        1     
Nan     Nan  

我想要的输出：

col1   col2    col_sum
1       NaN       1
NaN      1        1
1        1        2
Nan     Nan      Nan

我不想要的：

当简单地使用 df['col_sum'] = df['col1'] + df['col2'] 给我

col1   col2    col_sum
1       NaN      Nan
NaN      1       Nan
1        1        2
Nan     Nan      Nan

当使用上述（链接）线程中建议的 sum() 函数时

col1   col2    col_sum
1       NaN       1
NaN      1        1
1        1        2
Nan     Nan       0

因此，我希望具有缺失值的数字的总和输出该数字，而两个缺失值的总和输出一个缺失值。 将 Nan 视为 0 值对我来说是个问题。因为稍后，如果我将 mean() 的 col_sum 带上 0 或 Nan 会给出完全不同的结果（或者不是吗？？） .

解决方法

使用 Series.add 和 fill_value 参数：

df['col_sum'] = df['col1'].add(df['col2'],fill_value=0)

或带有 sum 参数的 min_count=1：

df['col_sum'] = df.sum(min_count=1,axis=1)

---

print (df)
0   1.0   NaN      1.0
1   NaN   1.0      1.0
2   1.0   1.0      2.0
3   NaN   NaN      NaN