私はパンダのDataFrameを持っています。例：
df = pd.DataFrame([[1.0, np.nan, 3.0],
[4.0, 5.0, 6.0],
[np.nan, np.nan, np.nan],
[np.nan, 8.0, 9.0],
[0.0, 0.0, 0.0]],
columns=['a', 'b', 'c'])
df =
a b c
0 1.0 NaN 3.0
1 4.0 5.0 6.0
2 NaN NaN NaN
3 NaN 8.0 9.0
4 0.0 0.0 0.0
行NaN全体がNaN（たとえば行2）である場合を除いて、sが無視される（つまり0として扱われる）ように各行を合計したいと思います。望ましい答えは次のとおりです。
column_sum(df) =
0 4.0
1 15.0
2 NaN
3 17.0
4 0.0
行2の合計はNaN、であり、行4の合計は0.0。であることに注意してください。この区別を維持する必要があります。
私は試した：
df.sum(axis=1, skipna=True) =
0 4.0
1 15.0
2 0.0
3 17.0
4 0.0
これにより、行2がとして与えられ0.0ます。使用.fillna(0)しても同じことができます。
これを列ごとに実行し、NaN値をマスクしながら実行する方法を確認できますが、より効率的な方法はありますか？
ありがとう、クリス
でパラメータmin_count=1を使用しDataFrame.sum、デフォルト値（0）は0代わりにNaNsを返します：
print(df.sum(axis=1, min_count=1))
0 4.0
1 15.0
2 NaN
3 17.0
4 0.0
dtype: float64
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