pandas 两列之和-正确处理NaN值-Python问题

Pandas sum of two columns - dealing with nan-values correctly( pandas 两列之和-正确处理NaN值)

本文介绍了 pandas 两列之和-正确处理NaN值的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！

问题描述

在对两个PANAT列求和时，当两列中的一列是浮点型时，我希望忽略NaN值。但是，当NaN出现在两列中时，我希望在输出中保留NaN(而不是0.0)。

初始数据帧：

Surf1     Surf2
0         0
NaN       8
8         15
NaN       NaN
16        14
15        7

所需输出：

Surf1     Surf2     Sum
0         0         0
NaN       8         8
8         15        23
NaN       NaN       NaN
16        14        30
15        7         22

已尝试代码： ->下面的代码忽略NaN-Value，但当取两个NaN-Value的和时，它在输出中给出了0.0，在这种特定情况下，我希望将其保留为NaN，以使这些空值与求和后实际为0的值分开。

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({"Surf1": [10,np.nan,8,np.nan,16,15], "Surf2": [22,8,15,np.nan,14,7]})
print(data)

data.loc[:,'Sum'] = data.loc[:,['Surf1','Surf2']].sum(axis=1)
print(data)

推荐答案

来自documentation pandas.DataFrame.sum

默认情况下，空系列或全NA系列的总和为0。

pd.Series([]).sum()#min_count=0是默认的0.0

这可以通过MIN_COUNT参数进行控制。例如，如果希望空数列的和为NaN，则传递min_count=1。

将代码更改为

data.loc[:,'Sum'] = data.loc[:,['Surf1','Surf2']].sum(axis=1, min_count=1)

输出

   Surf1  Surf2
0   10.0   22.0
1    NaN    8.0
2    8.0   15.0
3    NaN    NaN
4   16.0   14.0
5   15.0    7.0
   Surf1  Surf2   Sum
0   10.0   22.0  32.0
1    NaN    8.0   8.0
2    8.0   15.0  23.0
3    NaN    NaN   NaN
4   16.0   14.0  30.0
5   15.0    7.0  22.0

这篇关于 pandas 两列之和-正确处理NaN值的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！