为何DataFrame.sum(axis=0)赋值新列时全为NaN？各列均为实数

• 核心问题是你用反了求和的axis参数：
  • dfc[measure_cols].sum(axis=0)是按列求和，输出的是一个以列名为索引的Series，长度等于你选的measure_cols的列数；
  • 而你的dfc是按行存储的DataFrame，把这个列求和的结果赋值给新列时，因为两者的索引（列名 vs 行索引）完全不匹配，所以所有行都会被填充成NaN。
• 要实现每行的列值求和，应该用axis=1按行求和，这样得到的结果长度和dfc的行数一致，索引完全匹配，赋值后就能得到正确的每行求和结果：

dfc['shap_sum'] = dfc[measure_cols].sum(axis=1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者WestCoastProjects