How to add an new conda environment as kernel to jupyter?

Often I want to use newly created conda enviroments also from Jupyter. Therefore the enviroment needs to be added as kernel to Jupyter. You do that like so.

First make sure pip and ipykernel are installed / up-to-date.

> conda install pip
> conda install ipykernel

And then enter:

conda activate <env-to-add>
> python -m ipykernel install --user --name <env-to-add> --display-name "<env-to-add>"

Reference: https://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html

Zwei Spalten in Pandas addieren und dabei nans beachten via lamdba-Funktion mit Bedigung

Ihr wollte in eurem Dataframe zwei Spalten addieren und dabei nans ignorieren? D.h. ihr wollt a und b addieren, sofern a und b nicht None oder null sind und a, wenn a nicht None oder null aber b None oder null ist und sonst b in die neue Spalte schreiben?

Das geht so:

add_if_notna = lambda a, b: a+b if ~np.isnan(a) and ~np.isnan(b) else a if ~np.isnan(a) else b
df['new_col'] = df['col1'].combine(df['col2'],add_if_notna)

Wenn ihr alternativ die Spalten nur addieren wollt, wenn beide Werte ungleich null / None sind, dann geht das so:

add_if_notna = lambda a, b: a+b if ~np.isnan(a) and ~np.isnan(b) else None
df['new_col'] = df['col1'].combine(df['col2'],add_if_notna)