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。

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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。