Python Pandas.sum（）拒绝正确求和列

我这里有一些代码可以做一些事情，但最重要的是对数据集中的单个特定列求和

    # Limit the values to be summed based on the IDL

for i in range(len(merge1)):
    print (" Checking Value Against IDL ")
    if float(merge1.iloc[i, 8]) <= float(merge1.iloc[i, 3]):        
        merge1.iloc[i, 8] = 0
    ###
merge1.columns =('CB #', 'PCB Homolog Group', 'Ref #', 'IDL ng mL', 'Target #', 'CB #_2', 'R.T. min', 'Response Sig.', 'Concentration', 'Units')
columns = merge1.columns
print (columns)
merge1.at['Total', 'Concentration'] = merge1.iloc[:, 8].sum()
print (merge1)
merge1.to_csv( CBReference_Dir + 'Export_Test_3.csv', index = None, header = True)

#根据IDL限制要求和的值
对于范围内的i（len（merge1））：
打印（“对照IDL检查值”）
如果float（merge1.iloc[i，8]）可用的解决方案是：

merge1.at['Total', 'Concentration'] = sum(map(float, merge1['Concentration']))
print (merge1)

使用map命令，我能够将
float
类应用到我想要求和的列中的每个位置。从那时起，该列中的所有内容都按预期进行了汇总
 数据类型是字符串而不是数字。当您对字符串求和时，它会连接字符串。在这种情况下，连接是转换为浮点的唯一方法吗？我尝试了：
merge1.at['Total'，'Concentration']=float（merge1.iloc[：，8]）.sum（）
，但没有成功。我得到错误：“无法将序列转换为类‘float’”错误