Tengo un marco de datos pandas como abajo:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ORDER':["A", "A"], 'col1':[np.nan, np.nan], 'col2':[np.nan, 5]})
df
ORDER col1 col2
0 A NaN NaN
1 A NaN 5.0
Quiero crear una columna 'nueva' como suma (col1, col2) ignorando a Nan solo si una de las columnas es Nan, si ambas columnas tienen un valor de NaN, debería devolver NaN como se muestra a continuación
Intenté el siguiente código y funciona bien. ¿Hay alguna manera de lograr lo mismo con solo una línea de código?
df['new'] = df[['col1', 'col2']].sum(axis = 1)
df['new'] = np.where(pd.isnull(df['col1']) & pd.isnull(df['col2']), np.nan, df['new'])
df
ORDER col1 col2 new
0 A NaN NaN NaN
1 A NaN 5.0 5.0
0
Shanoo
24 jul. 2020 a las 16:39
3 respuestas
La mejor respuesta
Hacer sum con min_count
df['new'] = df[['col1','col2']].sum(axis=1,min_count=1)
Out[78]:
0 NaN
1 5.0
dtype: float64
3
YOBEN_S
24 jul. 2020 a las 13:42
Use la función add en las dos columnas, que toma un argumento fill_value que le permite reemplazar NaN:
df['col1'].add(df['col2'], fill_value=0)
0 NaN
1 5.0
dtype: float64
3
BallpointBen
24 jul. 2020 a las 13:47
¿Está bien?
df['new'] = df[['col1', 'col2']].sum(axis = 1).replace(0,np.nan)
0
gtomer
24 jul. 2020 a las 13:45
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