python - Pandas系列应用lambda : NoneType found,，但系列中只有str和list

Question

编辑:jezrael 对于我在下面提出的问题有正确的答案。对我来说不幸的是，我问错了问题。事实证明，问题在于 DataFrame 列中的字符串列表包含 None 元素，这就是错误的来源。请参阅我为我用来解决此问题的代码添加的答案。

第二次编辑:jezrael 已将他的答案更新为一种执行我所做操作的方法，但在 lambda 表达式中更简洁。

<小时/>

我有一个 DataFrame，我在其中选择一列，在该列上调用 apply，我向该列提供 lambda 表达式的参数，该参数是 if陈述。据我所知，此时该专栏被视为一个系列。

该列由字符串和字符串列表组成，我希望通过连接它们的元素并将该列表替换为结果字符串来将后者转换为纯字符串，以便 FataFrame 列只是字符串。

相关代码:

raw_data.address = raw_data.address.fillna('')

此时，我已循环遍历整个地址列，并将所有类型添加到一个集合中 - 该集合中唯一的元素是 str 和 list。

raw_data.address.apply(lambda x: x if type(x) == str else ' '.join(x))

和

raw_data.address.apply(lambda x: x if isinstance(x, str) else ' '.join(x))

不工作。

这是两种情况下的错误消息:

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-32-5e2dce775d20> in <module>
----> 1 raw_data.address.apply(lambda x: x if type(x) == str else ' '.join(x))

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/series.py in apply(self, func, convert_dtype, args, **kwds)
   3589             else:
   3590                 values = self.astype(object).values
-> 3591                 mapped = lib.map_infer(values, f, convert=convert_dtype)
   3592 
   3593         if len(mapped) and isinstance(mapped[0], Series):

pandas/_libs/lib.pyx in pandas._libs.lib.map_infer()

<ipython-input-32-5e2dce775d20> in <lambda>(x)
----> 1 raw_data.address.apply(lambda x: x if type(x) == str else ' '.join(x))

TypeError: sequence item 0: expected str instance, NoneType found

我不明白为什么这不起作用。我的理解是语法是正确的。

Answer 1

比较列表并删除 None 值:

raw_data = pd.DataFrame({'address':[['a', 'b', None], 'c']})
print (raw_data)
        address
0  [a, b, None]
1             c

raw_data.address = (raw_data.address
                            .apply(lambda x: ' '.join(filter(None, x)) 
                                             if isinstance(x, list)
                                             else x))
print (raw_data)
  address
0     a b
1       c