列中只要存在一个 nan，结果就为 nan
由于turn_ws_percent[‘sum_ratio’]中存在nan，导致最后的结果为nan
sum(turn_ws_percent['sum_ratio'] * turn_ws_percent['weight'])
1. 代码修改
当你在一个数据集中有 nan（不是数字）值时，进行计算会导致结果变成 nan。为了处理这个问题，你可以在计算前用一个特定值替换 nan 值。在这种情况下，一种常见的做法是使用 0 替换 nan 值。这可以通过使用 fillna 方法实现。
下面是如何应用这个方法到你的计算中的示例：
# 假设 turn_ws_percent 是一个DataFrame
# 使用 fillna(0) 替换 'sum_ratio' 列中的 nan 值为 0
turn_ws_percent['sum_ratio'] = turn_ws_percent['sum_ratio'].fillna(0)
# 然后进行计算
result = sum(turn_ws_percent['sum_ratio'] * turn_ws_percent['weight'])
这段代码首先用 0 替换 'sum_ratio' 列中的所有 nan 值，然后进行乘法和求和操作。这样可以确保最终结果不会因为 nan 值而变成 nan。
2. 原因解读
在Python中，特别是在使用像Pandas这样的数据处理库时，nan（不是数字）值的行为可能会让人感到困惑。当你在数学运算中遇到nan时，它会影响整个运算的结果。这是因为nan在数学上被认为是一个未定义的值。
让我们来看一个例子：
- 假设你有一个包含一些数字和一个
nan值的列表。 - 当你尝试对这个列表进行加和操作时，结果会是
nan。这是因为任何涉及nan的运算都会产生nan。
这个行为是为了避免给出错误或误导性的计算结果。因为nan代表着一个未知或不确定的值，所以在数学运算中使用它会导致不确定或未定义的结果。
为了解决这个问题，你可以在进行运算之前处理这些nan值。通常的做法是用某个特定的值替换它们，比如0，或者根据你的数据和需求选择其他合适的值。这样可以确保你的运算不会因为nan而受到影响。在Pandas中，这通常是通过fillna方法来实现的。例如，用0替换所有的nan：
dataframe['column'] = dataframe['column'].fillna(0)
这会将指定列中的所有nan值替换为0，从而允许无障碍地进行后续计算。
