series.sum()给出NaN结果

series.sum()给出NaN结果是因为在计算过程中存在缺失值（NaN）或非数字值（例如字符串）。

Series是pandas库中的一种数据结构，类似于一维数组，可以存储各种类型的数据。sum()是Series对象的一个方法，用于计算所有元素的总和。

当Series中存在缺失值或非数字值时，sum()方法会将其忽略，并返回NaN作为结果。NaN表示未定义或不可表示的值。

为了解决这个问题，可以使用dropna()方法将缺失值删除后再计算总和，或使用fillna()方法将缺失值替换为特定的值，再进行计算。例如：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的Series
s = pd.Series([1, 2, NaN, 4, 'NaN'])

# 使用dropna()方法删除缺失值后计算总和
result1 = s.dropna().sum()
print(result1)  # 输出：7

# 使用fillna()方法将缺失值替换为0后计算总和
result2 = s.fillna(0).sum()
print(result2)  # 输出：7

值得注意的是，以上示例中的NaN是指Python中的float类型的NaN，而不是字符串"NaN"。如果需要处理字符串"NaN"，可以通过替换字符串的方式进行。

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