我想在pandas数据框中创建一个新列，该列的取值为True，False或NaN，具体取决于在同一数据框中的其他两个列中找到的值，该值也仅包含True，False或NaN值。具体来说，如下所示，新列中的行值应为：（a）如果两个参考列值之一为True，则为True；（b）如果两个参考列值均为False或它们是False和NaN的组合，则为False ，或（c）NaN（如果两个参考列值均为NaN）。
col_A + col_B => new_col（所需值）
最初，如下所示，我尝试为col_A或col_B为True的新列分配值，但是可以理解的是，只要其中一列或两列都包含NaN，它就会返回False。
df[new_col] = df[col_A] | df[col_B]
我还想出了如何创建对col_A和col_B均为NaN的行返回True的列，但我仍在努力寻找下一步。
df[new_col] = pd.isnull(df[col_A]) & pd.isnull(df[col_B])
我觉得我最终可以使用for循环/ if语句获得正确的输出，但是我的理解是，这将是超级低效的，而且似乎应该有一种更高效/直接的方法来获得我想要的结果。
使用.any
设置数据框：
dict = {
'col_A': [True, True, True, False, False, False, np.NaN, np.NaN, np.NaN],
'col_B': [True, False, np.NaN, False, True, np.NaN, np.NaN,True, False]
}
df = pd.DataFrame(dict)
print(df)
col_A col_B
0 True True
1 True False
2 True NaN
3 False False
4 False True
5 False NaN
6 NaN NaN
7 NaN True
8 NaN False
创建一个新列并将所有值设置为false。我们将填写其他值。
df['new_col'] = False
使用.any（）填写剩余的True和NaN值。
df.loc[df[['col_A', 'col_B']].any(1), 'new_col'] = True
打印（df）
col_A col_B new_col
0 True True True
1 True False True
2 True NaN True
3 False False False
4 False True True
5 False NaN False
6 NaN NaN False
7 NaN True True
8 NaN False False
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