Pandas DataFrame按行求和生成total_hours列结果恒为0.0的问题求助

我现在遇到个头疼的问题：想给Pandas DataFrame的每一行求和，生成一个total_hours列来统计每行的日志工作时长（单位是秒，后续我自己会转成HH:MM格式）。表格里有个id列，所以我特意用iloc[:,1:]避开了第一列求和，结果却完全不对——所有行的total_hours都是0.0，明明每行里有不少整数时长值啊！

说下数据情况：这些行里混合了整数、字符串（比如"No hours logged"）还有列表类型的值（像[10:02, Odd number: missing entry]），我本来想用numeric_only=True参数只对数值型求和，结果还是不行。之前看到有人说转置可能有用，试了也没效果。

下面是我的代码：

import pandas as pd

def final_output(df):
    # 把daily_logs列拆成多列，然后删掉原列
    df = pd.concat([df, pd.DataFrame(list(df['daily_logs']))], axis=1).drop(columns='daily_logs')
    # 从第二列开始按行求和，生成total_hours
    df['total_hours'] = df.iloc[:,1:].sum(axis=1, numeric_only=True) # 这部分完全没按预期工作
    return df

df_results = final_output(df)
df_results

输入的DataFrame（还没加total_hours列）和输出结果如下，输出结构看起来没问题，但total_hours应该是每行所有整数的总和，结果却全是0.0：

有没有大佬能帮我看看问题出在哪？为什么求和结果全是0啊？

备注：内容来源于stack exchange，提问作者nico