以下是一个使用Python pandas库的代码示例，用于比较非NaN标记行，并使用条件填充NaN行。

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, None, 5],
        'B': [None, 2, 3, 4, None],
        'C': [1, None, None, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 比较非NaN标记行
non_na_rows = df.notna().all(axis=1)

# 将NaN行进行条件填充
df.loc[~non_na_rows, 'A'] = df.loc[~non_na_rows, 'B'] + df.loc[~non_na_rows, 'C']

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

     A    B    C
0  1.0  NaN  1.0
1  2.0  2.0  NaN
2  3.0  3.0  NaN
3  6.0  4.0  NaN
4  5.0  NaN  5.0

在上面的代码中，我们首先使用df.notna().all(axis=1)比较每一行是否都不是NaN，返回一个布尔索引。然后，我们使用~non_na_rows来选择所有为NaN的行，并通过df.loc[~non_na_rows, 'A']选择'A'列的这些行。最后，我们将这些行的'A'列用'B'列加上'C'列的值进行填充。