对数据帧应用一个函数,条件是检查'nan'`

我有 Null NaNs 在其中一个DataFrame列中。我想 apply 有条件检查 NaN 并将函数返回的值存储到新列中。

import pandas as pd
from numpy import NaN

df = pd.DataFrame({'Col1': [1, 9, NaN],
                   'Col2': [1, 3, 5]}) 

def sample_func(v1, v2, token):    
    # call API 
    r = cl_apicall(v1, v2, token)
    return r

# mock api call
def cl_apicall(v1, v2, token):
    return f"{v1},-{v2}-{token}"

# Apply function
df['new_col'] = df.apply(lambda x: sample_func(x['Col1'], x['Col2'], 'xxxxxx'), axis = 1)

print(df)

   Col1  Col2          new_col
0   1.0     1  1.0,-1.0-xxxxxx
1   9.0     3  9.0,-3.0-xxxxxx
2   NaN     5  nan,-5.0-xxxxxx

我怎么写这封信 申请 南斯 无效的 col1 只有价值观?注:为了再现性,简化了功能。

预期结果:

 Col1  Col2          new_col
0   1.0     1  
1   9.0     3  
2   NaN     5  nan,-5.0-xxxxxx

i、 仅e .apply Col1 是 楠