Python 在对FOR循环内的行执行求和操作时排除NaN值

我有两个数据帧，如下所示

df1=
   2492  3853  2486  3712  2288
0    4   NaN   3.5   NaN   NaN
1    3   NaN   2.0   4.5   3.5
2    3   3.5   4.5   NaN   3.5
3    3.   NaN   3.5   4.5   NaN


df2=

2492  0.476683
3853  0.464110
2486  0.438992
3712  0.400275
2288  0.379856

现在我想通过排除NaN值得到df2值的总和 预期产量

0    0.915675[0.476683+0.438992]
1    1.695806[0.476683+0.438992+0.400275+0.379856]
2    1.759641[0.476683+0.464110+0.438992+0.379856]    
3    1.31595 [0.476683+0.438992+0.400275]

请告诉我您对如何实现此问题的想法（不将NaN值替换为“0”）

应该足够了，跳过NaNs

第一个

sum

是一个数据帧方法，它返回一个包含每行总和的序列，然后第二个是对该序列上的值求和

默认情况下，会忽略NAN

编辑：只需使用

df2.sum（）

就足够了

您可以：

>>> ((df1.fillna(0)>0)*1).mul(df2.iloc[:,1].values).sum(axis=1)
0    0.915675
1    1.695806
2    1.759641
3    1.315950
dtype: float64

---

请注意，

NaN

未被“引用”替换，在执行此操作后，您的原始

df1

中仍有

NaN

。

以下答案之一是否解决了您的问题？

>>> ((df1.fillna(0)>0)*1).mul(df2.iloc[:,1].values).sum(axis=1)
0    0.915675
1    1.695806
2    1.759641
3    1.315950
dtype: float64