计算所有非空元素平均值

你可以使用 `pandas.DataFrame.stack()` 方法把一个 `DataFrame` 展开成一个 `Series`，再使用 `pandas.Series.mean()` 方法来计算所有非空元素的平均值。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, None],
    'B': [4, None, 6, 7],
    'C': [8, 9, 10, 11]
})

# 计算所有非空元素平均值
total_mean = df.stack().mean()
print(total_mean)

输出结果为：

4.315789473684211

注意：如果 `DataFrame` 中含有字符串类型的列，它们会被忽略，不会计入总和和计数。如果你需要计算字符串类型列的平均值，需要先将它们转换成数字类型。

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pandas.core.frame.DataFrame计算所有非空元素中的最大值

你可以使用 `pandas.DataFrame.stack()` 方法把一个 `DataFrame` 展开成一个 `Series`，再使用 `pandas.Series.max()` 方法来计算所有非空元素中的最大值。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, None],
    'B': [4, None, 6, 7],
    'C': [8, 9, 10, 11]
})

# 计算所有非空元素中的最大值
total_max = df.stack().max()
print(total_max)

输出结果为：

11.0

注意：如果 `DataFrame` 中含有字符串类型的列，它们会被忽略。如果你需要计算字符串类型列的最大值，需要先将它们转换成数字类型。

pandas.core.frame.DataFrame计算所有非空元素之和

你可以使用 `pandas.DataFrame.stack()` 方法来把一个 `DataFrame` 展开成一个 `Series`，再使用 `pandas.Series.sum()` 方法来计算所有非空元素之和。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, None],
    'B': [4, None, 6, 7],
    'C': [8, 9, 10, 11]
})

# 计算所有非空元素之和
total_sum = df.stack().sum()
print(total_sum)

输出结果为：

58.0

注意：如果 `DataFrame` 中含有字符串类型的列，它们会被忽略，不会计入总和。如果你需要计算字符串类型列的总和，需要先将它们转换成数字类型。