numpy nansum仍在熊猫数据框中显示nans

Question

我正在评估一个值为AOD_440nm的数据框。栏中有NaN。在执行以下计算的地方，在计算平均值，标准偏差的地方，我得到了真实值，这使我相信它忽略了NaN。但是，当我沿0轴执行numpy nansum时，我的许多值仍然是NaN。这些NaN对应于数据集中存在NaN的行。总的来说，求和时不能忽略nan。我不知道怎么了。

   #Calculate Xi STAND
   xi_12 = means12['AOD_440nm']
   mx_12 = np.nanmean(xi_12)
   sigx_12 = np.nanstd(xi_12)
   x_stand_12 = (xi_12-mx_12)/(sigx_12)

   xi_13 = means13['AOD_440nm']
   mx_13 = np.nanmean(xi_13)
   sigx_13 = np.nanstd(xi_13)
   x_stand_13 = (xi_13-mx_13)/(sigx_13)

   xi_14 = means14['AOD_440nm']
   mx_14 = np.nanmean(xi_14)
   sigx_14 = np.nanstd(xi_14)
   x_stand_14 = (xi_14-mx_14)/(sigx_14)


   a = np.array([x_stand_12, x_stand_13, x_stand_14])


   aer_anom = np.nansum(a, axis=0)/N
   print aer_anom

这是输出的一部分：

   16    0.347602
   17    0.033231
   18    0.655074
   19         NaN
   20         NaN
   21         NaN
   22         NaN