DataFrame总和的奇怪输出。为什么 df.sum() 返回 Series([], dtype: float64)？答案

【问题标题】：Strange output of sum of DataFrame. Why does df.sum() return Series([], dtype: float64)?DataFrame总和的奇怪输出。为什么 df.sum() 返回 Series([], dtype: float64)？
【发布时间】：2021-04-19 02:14:45
【问题描述】：

代码

df=pd.DataFrame({'Col1':[1, '-','-'], 'Col2':['-','-',2]})
df.sum()

Series([], dtype: float64)

假设字符串可能会造成困难，但这也不起作用：

df.sum(numeric_only=True)

Series([], dtype: float64)

我不明白输出试图告诉我什么以及为什么我首先得到它。

只有当我用零替换字符串时，结果才符合预期：

df.replace('-',0).sum()

Col1    1
Col2    2
dtype: int64

【问题讨论】：

我认为是错误。
我在GH的issues部分提交，你可以从这里追踪issue #39903。

标签： python pandas dataframe sum

【解决方案1】：

这是一个错误。已提交并确认为问题#39903.

【讨论】：

【解决方案2】：

我假设 pandas 的函数 sum 作为内置的 python 之一工作。因此，如果只有一个数字，则您没有可迭代的，因此没有什么可求和的。

就像你打电话给sum(1)，答案是：TypeError: 'int' object is not iterable

虽然sum([1,0,0])即使微不足道也会给你答案

【讨论】：

对我来说 df.sum(axis=1) 工作，返回全 0，可能需要升级 pandas 以避免你的错误