Python Pandas: 如何求和包含缺失值的列？

Question

我有一个 df 有几个列，其中三个是这样的：

num1  num2   num3 
1      NaN    1
NaN     1     1
1       1     1

我想创建另一列 "sum_num" 并在每行中为所有列添加值（替代方法是计算一个的数量，因为这些值都是一个）。

预期结果：

num1  num2   num3 sum_num
1      NaN    1      2
NaN     1     1      2
1       1     1      3

现在我已经尝试了这段代码，但我在 "sum_num" 列中所拥有的只是 NaN。

df['sum_num'] = df.num1 + df.num2 + df.num3

有谁知道如何忽略缺失值并仍然对这些值求和或计算它们以获得每行所需的结果？

Answer 1

sum 在 axis=1

In [202]: df['sum_num'] = df.sum(axis=1)

In [203]: df
Out[203]:
   num1  num2  num3  sum_num
0     1   NaN     1        2
1   NaN     1     1        2
2     1     1     1        3

Answer 2

实际上，您可以从数据框创建子集，此处 df:

sum_num = df[['num1', 'num2', 'num3']]

然后将子集添加到 df:

df['summed'] = sum_num.sum(axis=1)

Python Pandas: 如何求和包含缺失值的列？

Python Pandas: How to sum up columns that also include missing values?

python

sum

missing-data

pandas