python pandas在sum之后重新关联非数字数据

在使用Python的pandas库进行数据处理时，可以使用sum函数对数据进行求和操作。然而，如果数据中存在非数字数据（如字符串），在求和后重新关联这些非数字数据可能会导致错误或不符合预期的结果。

pandas是一个强大的数据分析工具，主要用于处理和分析结构化数据。它提供了一个名为DataFrame的数据结构，类似于电子表格或关系型数据库中的表格，可以方便地进行数据操作和分析。

当使用sum函数对DataFrame中的列或行进行求和时，pandas会自动忽略非数字数据，只对数字数据进行求和运算。这是因为pandas默认会将非数字数据视为缺失值（NaN）处理。

如果想要重新关联非数字数据，可以使用其他函数或方法来处理。例如，可以使用concat函数将非数字数据与求和结果合并为一个新的DataFrame。具体步骤如下：

1. 首先，使用sum函数对数字数据进行求和，得到求和结果。
2. 然后，使用DataFrame的loc属性选择非数字数据所在的列或行。
3. 最后，使用concat函数将求和结果和非数字数据合并为一个新的DataFrame。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 'a'], 'B': [4, 5, 6, 'b']}
df = pd.DataFrame(data)

# 对列进行求和
sum_result = df.sum()

# 重新关联非数字数据
non_numeric_data = df.loc[:, df.dtypes != 'int64']  # 选择非数字数据所在的列
result = pd.concat([sum_result, non_numeric_data], axis=1)

print(result)

在上述示例中，我们首先创建了一个包含数字和非数字数据的DataFrame。然后，使用sum函数对列进行求和，得到求和结果。接下来，使用loc属性选择非数字数据所在的列，并使用concat函数将求和结果和非数字数据合并为一个新的DataFrame。最后，打印出结果。

需要注意的是，以上示例仅演示了一种处理非数字数据的方法。根据具体需求，可能需要使用其他函数或方法来处理非数字数据。此外，还可以根据实际情况对数据进行清洗、转换或筛选等操作。

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以上是对于Python pandas在sum之后重新关联非数字数据的解答，希望能对您有所帮助。