python Pandas : How to sum up columns that also include missing values?

Question

我有一个 df 有几个列，其中三个是这样的:

num1  num2   num3 
1      NaN    1
NaN     1     1
1       1     1

我想创建另一列“sum_num”并在每行中为所有列添加值(替代方法是计算个数，因为值都是一个)。

预期结果:

num1  num2   num3 sum_num
1      NaN    1      2
NaN     1     1      2
1       1     1      3

现在我已经尝试了这段代码，但我在“sum_num”列中所拥有的只是 NaN。

df['sum_num'] = df.num1 + df.num2 + df.num3

有人知道如何忽略缺失值并仍然对这些值求和或计算它们以获得每行所需的结果吗？

Answer 1

axis=1

上的

sum

In [202]: df['sum_num'] = df.sum(axis=1)

In [203]: df
Out[203]:
   num1  num2  num3  sum_num
0     1   NaN     1        2
1   NaN     1     1        2
2     1     1     1        3