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！

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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

您好，感谢您的提问。针对您的问题，可以使用 pandas 的 apply 函数和 if...else 语句进行列运算，并将结果赋值给列C。具体代码如下：

import pandas as pd

# 假设数据框为df，列名分别为A、B、C
# 使用 apply 函数和 if...else 语句进行列运算
df['C'] = df.apply(lambda x: x['B'] if pd.isna(x['A']) else x['A'], axis=1)

# 查看处理结果
print(df)

解释一下代码的过程：首先使用 pandas 库加载数据框 df，然后使用 apply 函数对每一行数据进行操作，axis=1 表示对每一行进行操作。在 lambda 函数中，判断如果 A 列为缺失值 pd.isna(x['A'])，则将 B 列的值赋给 C 列；否则将 A 列的值赋给 C 列。最后，将处理好的数据框打印输出即可。

dataframe，删除列A、B、C同时为缺失值的行

您可以使用 Pandas 的 dropna() 方法实现这个功能。具体实现如下：

df.dropna(subset=['A', 'B', 'C'], how='all', inplace=True)

该方法会删除所有 A、B、C 列都为缺失值的行。其中，subset 参数指定需要检查的列，how 参数指定删除行的条件为所有指定列都为缺失值，inplace 参数指定是否在原 DataFrame 上进行操作。