Попробуйте:
Сначала замените пустые значения на nan
import pandas as pd
import numpy as np
dict={"asset":["S3","S2","E4","E1","A6","A8"],"Rank":[1,2,3,4,5,6],"number_of_attributes":[2,1,2,2,1,1],
"number_of_cards":[1,2,2,1,2," "],"cards_plus1":[2,3,3,2,3," "]}
dframe=pd.DataFrame(dict,index=[1,2,3,4,5,6],
columns=["asset","Rank","number_of_attributes","number_of_cards","cards_plus1"])
## replace blank values by nan
print(dframe.replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True, inplace=True))
print (dframe)
>>> asset Rank number_of_attributes number_of_cards cards_plus1
1 S3 1 2 1.0 2.0
2 S2 2 1 2.0 3.0
3 E4 3 2 2.0 3.0
4 E1 4 2 1.0 2.0
5 A6 5 1 2.0 3.0
6 A8 6 1 NaN NaN
Теперь тип данных столбца cards_plus1 - object - измените на цифру c
### convert data type of the cards_plus1 to numeric
dframe['cards_plus1'] = pd.to_numeric(dframe['cards_plus1'])
Теперь вычислите кумулятивную сумму
### now we can calculate cumsum
dframe['cards_plus1_cumsum'] = dframe['cards_plus1'].cumsum()
print(dframe)
>>>
asset Rank number_of_attributes number_of_cards cards_plus1 \
1 S3 1 2 1.0 2.0
2 S2 2 1 2.0 3.0
3 E4 3 2 2.0 3.0
4 E1 4 2 1.0 2.0
5 A6 5 1 2.0 3.0
6 A8 6 1 NaN NaN
cards_plus1_cumsum
1 2.0
2 5.0
3 8.0
4 10.0
5 13.0
6 NaN
Вместо замены пустых значений на nan, вы можете заменить их на ноль, в зависимости от того, что вы хотите .. Надеюсь, это помогло ..