如果任何数据框列为True / False / NaN，则分配True / False / NaN

Question

我有一个数据框，其中包含房间级别的公寓信息。我想通过将类似的列合并到一个列中来将此信息汇总到一个公寓级别。例如。 “ livingroom_tv”（布尔）和“ bedroom_tv”（布尔）列应成为新的“ tv”（布尔）列，该列显示其他房间是否有电视（真/假）或无信息（NaN）。我使用了以下循环：

for idx, values in df.iterrows():
    df_temp=values
    df_filter=df_temp.filter(like="tv",axis=0)
    if df_filter.any():
        df.at[idx,'tv'] = True

但是，它目前只能区分True和NaN。

如果所有其他电视列都为False而又不弄乱NaN值（如果使用else，会发生这种情况），如何在df ['tv']中实现“ False”语句？