在Pandas中组合多个列，不包括NaN

在Pandas中，可以使用fillna()函数来组合多个列，同时排除NaN值。fillna()函数用于填充缺失值，可以接受一个参数来指定填充的值。

以下是一个示例代码，演示如何在Pandas中组合多个列，不包括NaN值：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [None, 6, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用fillna()函数组合多个列，不包括NaN值
df['combined'] = df['A'].fillna(df['B']).fillna(df['C'])

print(df)

输出结果如下：

     A    B   C  combined
0  1.0  NaN   9       1.0
1  2.0  6.0  10       2.0
2  NaN  7.0  11       7.0
3  4.0  8.0  12       4.0

在上述代码中，我们首先创建了一个包含三列的示例数据集。然后，使用fillna()函数将列'A'中的NaN值填充为列'B'的对应值，再将结果中的NaN值填充为列'C'的对应值。最后，将组合后的结果存储在新的列'combined'中。

这种组合多个列的方法可以在处理数据集时很有用，特别是当某些列存在缺失值时。通过使用fillna()函数，我们可以将多个列的值组合在一起，确保结果不包含NaN值。

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