不能用nansum和numpy中的列相加

Question

好的，这是我无法改变的先决条件：

1. 我有一个包含单列的数据框
2. 必须以numpy
进行转换和求和

它看起来像这样，它从任意索引开始（我不认为我需要重新索引它以节省计算开销）

3    1.32745e+06
4              0
5    6.07657e+08
6            NaN

以下不总结它但返回nan。我做错了什么？

np_value = np_value.values
print(np.nansum(np_value))

Answer 1

请提供有关您的np_value的更多信息，因为我相信这是您出错的地方。我试过这个并得到了5的正确答案。

import numpy as np
import pandas as pd

#create numpy array of values
np_values = np.array([1,0,4,np.nan])

#put those values in a dataframe to test
np_values = pd.DataFrame(data=np_values)

#Take just the values of that data
np_value = np_values.values

print(np.nansum(np_value))

Answer 2

np.nansum无法在object数组或字符串数​​组上运行：

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([1.32745e+06, 0, 6.07657e+08, 'NaN'], dtype=object)
>>> np.nansum(arr)
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'float' and 'str'

>>> arr = np.array([1.32745e+06, 0, 6.07657e+08, 'NaN'])
>>> np.nansum(arr)
TypeError: cannot perform reduce with flexible type

您需要将其转换为数字类型（例如float）才能使其正常工作：

>>> np.nansum(arr.astype(float))
608984450.0

注意：在这种情况下很明显它是object或string数组，因为0在float数组中显示为0.0。注意对象数组，这些数组很慢并且通常不受支持。