numpy与使用以下方式访问系列值相比，为什么使用Pandas系列时会返回带有缺失值的不同结果：
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame(dict(a=[1, 2, 3, np.nan, np.nan, 6]))
np.sum(data['a'])
#12.0
np.sum(data['a'].values)
#nan
调用np.sumpandas Series委托给Series.sum，在计算总和时（按默认值），它将忽略NaN。
data['a'].sum()
# 12.0
np.sum(data['a'])
# 12.0
您可以从以下源代码中看到这一点np.sum：
np.sum??
def sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=np._NoValue, initial=np._NoValue):
...
return _wrapreduction(a, np.add, 'sum', axis, dtype, out, keepdims=keepdims,
看一下的源代码_wrapreduction，我们看到：
np.core.fromnumeric._wrapreduction??
def _wrapreduction(obj, ufunc, method, axis, dtype, out, **kwargs):
...
if type(obj) is not mu.ndarray:
try:
reduction = getattr(obj, method) # get reference to Series.add
reduction 然后最后在函数结尾处调用：
return reduction(axis=axis, out=out, **passkwargs)
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