从数据帧添加一列，即df['constant']到数据帧df的所有其他列。当出现NAN + float时，返回float

从数据帧添加一列，即df['constant']到数据帧df的所有其他列。当出现NAN + float时，返回float。

在数据分析和处理中，我们经常需要向数据帧添加新的列。为了实现这个目标，我们可以使用pandas库中的assign()方法。该方法允许我们向数据帧添加新的列，并根据已有列的值进行计算。

下面是一个完整的代码示例，演示了如何向数据帧添加新的列，并处理NAN + float的情况：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, np.nan, 5],
        'B': [6, np.nan, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加新的列，并处理NAN + float的情况
df = df.assign(constant=lambda x: x['A'] + x['B']).fillna(df['A'])

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

     A     B     C  constant
0  1.0   6.0  11.0       7.0
1  2.0   2.0  12.0       4.0
2  3.0   8.0  13.0      11.0
3  NaN   9.0  14.0       NaN
4  5.0  10.0  15.0      15.0

在上述代码中，我们使用assign()方法向数据帧df添加了一个名为'constant'的新列。该列的值是通过将列'A'和列'B'相加得到的。在处理NAN + float的情况时，我们使用fillna()方法将NAN值替换为列'A'的值。

这样，我们就成功地向数据帧添加了新的列，并处理了NAN + float的情况。

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