使用Python Pandas对行求和时返回NaN的问题如何调试解决？

• 列索引对齐不匹配：concat_list[['Bases','Chambers']].sum()返回的Series仅包含Bases、Chambers两个列索引，直接给concat_list.loc['Total']赋值时，Pandas会按列名匹配整表的所有列（包含Title、Netquantity），未匹配到的列会默认填充NaN。如果列数据类型存在不兼容，甚至Bases、Chambers两列也会返回NaN。
• 列数据类型异常：如果Bases、Chambers列为object/字符串类型，表中的空值可能是空字符串而非NaN，fillna(0)无法处理这类空值，求和操作返回的结果本身就是NaN，赋值后自然全为空。

1. 修正数据类型与空值处理 #

先验证列数据类型，再做统一转换：

# 查看各列数据类型
print(concat_list.dtypes)
# 将目标列转为数值类型，无法转换的内容统一置为NaN
concat_list['Bases'] = pd.to_numeric(concat_list['Bases'], errors='coerce')
concat_list['Chambers'] = pd.to_numeric(concat_list['Chambers'], errors='coerce')
# 填充所有空值为0
concat_list = concat_list.fillna(0)
# 验证空值是否全部处理完成
print(concat_list.isna().sum())

2. 正确赋值合计行 #

方案1：仅给目标列赋值合计 #

直接指定合计行的对应列，避免索引对齐问题：

concat_list.loc['Total', ['Bases','Chambers']] = concat_list[['Bases','Chambers']].sum()

方案2：构造完整合计行赋值 #

如果需要给其他列也填充指定内容，可手动构造完整的行数据再赋值：

total_row = pd.Series({
    'Title': 'Total',
    'Netquantity': concat_list['Netquantity'].sum(),
    'Bases': concat_list['Bases'].sum(),
    'Chambers': concat_list['Chambers'].sum()
})
concat_list.loc['Total'] = total_row

执行求和操作后先打印中间结果，确认求和逻辑正常：
print(concat_list[['Bases','Chambers']].sum())
如果返回结果是预期的数值，再执行赋值操作即可。

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