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。

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pandas.core.frame.DataFrame计算非空元素之和

你可以使用 `pandas.DataFrame.sum()` 方法来计算 `DataFrame` 中非空元素之和。默认情况下，它会对每一列进行求和，你可以通过 `axis` 参数来指定对行进行求和。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]
})

# 计算每列非空元素之和
sum_by_column = df.sum()
print(sum_by_column)

# 计算每行非空元素之和
sum_by_row = df.sum(axis=1)
print(sum_by_row)

输出结果为：

A    6.0
B    17.0
C    38.0
dtype: float64

0    13.0
1    15.0
2    19.0
3    11.0
dtype: float64

pandas.core.frame.DataFrame计算非空元素数量

对于Pandas中的DataFrame对象，可以使用`count()`方法来计算每一列中的非空元素数量，然后将所有列中的非空元素数量相加即可得到DataFrame中的非空元素数量。示例代码如下：

import pandas as pd

# 定义一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6], 'C': [None, 8, 9]})

# 计算DataFrame中非空元素的数量
num_nonnull = df.count().sum()

print("DataFrame中非空元素的数量为：", num_nonnull)

在上面的代码中，我们创建了一个包含3行3列数据的DataFrame对象，并使用`count()`方法计算了每一列中的非空元素数量，最后将所有列中的非空元素数量相加得到DataFrame中的非空元素数量。输出结果为：

DataFrame中非空元素的数量为： 5