daatframe,如果列A为缺失值、列B不是缺失值，那么生成列C=列B；如果列B为缺失值、列A不是缺失值，那么生成列C=列A；如果列B不是缺失值、列A也不是缺失值，那么生成列C=列A+列B；

您好，针对您的问题，可以通过以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,None],'B':[None,3,4]})

# 生成列C
df['C'] = df['B'].fillna(df['A'])

# 输出结果
print(df)

以上代码中，首先创建了一个数据框df，其中列A有缺失值，列B无缺失值。然后，根据您的需求，通过fillna方法将列B中的缺失值填充为列A中的值，生成新的一列C，即可得到最终结果。如果有其他问题，欢迎继续提出。

相关问题

dataframe,如何通过列A和列B数据生成列C，使得：如果列A为缺失值、列B不是缺失值，那么生成列C=列B；如果列B为缺失值、列A不是缺失值，那么生成列C=列A；如果列B不是缺失值、列A也不是缺失值，那么生成列C=列A+列B；

可以使用 pandas 库中的 apply 函数来实现。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [np.NaN, 2, np.NaN, 4, 5],
                   'B': [1, np.NaN, 3, np.NaN, 6]})

# apply 函数实现
df['C'] = df.apply(lambda row: row['B'] if np.isnan(row['A']) else (row['A'] if np.isnan(row['B']) else row['A']+row['B']), axis=1)

print(df)

运行结果如下：

     A    B    C
0  NaN  1.0  1.0
1  2.0  NaN  2.0
2  NaN  3.0  3.0
3  4.0  NaN  4.0
4  5.0  6.0  11.0

可以看到，通过 apply 函数，我们成功地按照要求生成了新的一列 C。

df的列A列B都有缺失值，现在想让列A+列B生成列C。其中，如果列A为缺失值，那么列C等于列B；如果列B为缺失值，那么列C等于列A； 如果列AB都不是缺失值，那么列C等于列A与列B之和

您好！首先感谢您使用ChitGPT进行提问。针对您的问题，您可以使用如下代码实现：

df['C'] = df.apply(lambda row: row['B'] if pd.isnull(row['A']) else row['A'] if pd.isnull(row['B']) else row['A'] + row['B'], axis=1)

上述代码中，我们使用了apply函数对每一行进行处理，先判断是否有缺失值，再根据缺失值情况计算出列C的值。

希望以上代码能够对您有所帮助，如有其他问题，欢迎提问！