indexが存在しないDataFrameをsumするとNaNでなく0が表示されてしまう

Question

indexが存在しないDataFrameをsumするとNaNでなく0が表示されてしまうという事象が出ており、
なぜこのようなことが起きるのか、また良い解決策などあればアドバイスいただけると幸いです。

データの解析の際に、一連の作業の中でDataFrameの中が「空っぽの状態」で処理をすることが出てきています。
この空っぽのDataFrameがあることは問題ないのですが、間の処理でsumをかけると、0が出てしまい、後続のデータ検討に支障をきたしています。

問題を再現するためのコード

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame

df =  DataFrame({'A':[""],
               'B':[""],
               'C':[""],
               'D':[""]})

df = df.drop(0)
df.sum()

実際に得られる結果

#実際に得られるアウトプット
A    0.0
B    0.0
C    0.0
D    0.0
dtype: float64

得たいデータのアウトプット

データが何もないのだから、NaNなどの形でsumが返り値を出してくれると嬉しいですが、どうすれば簡易的にできるのかアドバイスをいただきたいです。

#理想とするデータのアウトプット
A    NaN
B    NaN
C    NaN
D    NaN
dtype: float64

Answer 1

この空っぽのDataFrameがあることは問題ないのですが、間の処理でsumをかけると、0が出てしまい、後続のデータ検討に支障をきたしています。

sum() の引数 min_count を指定すると、総和を計算する際に、要素数がこの値未満の場合は結果は NaN になります。
デフォルトでは min_count=0 なので、要素が1個もない状態でも NaN とはならず、0を返します。
「最低1個以上の要素がないといけない」としたい場合は min_count=1 とすればいいでしょう。

pandas.DataFrame.sum — pandas 1.0.1 documentation

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"A": [""], "B": [""], "C": [""], "D": [""]})
df = df.drop(0)
df.sum(min_count=1)
# A   NaN
# B   NaN
# C   NaN
# D   NaN
# dtype: float64