Python 当单元格包含列表时，将应用熊猫

我有一个

DataFrame

，其中一列包含作为单元格内容的列表，如下所示：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'col_lists': [[1, 2, 3], [5]],
    'col_normal': [8, 9]
})

>>> df
   col_lists  col_normal
0  [1, 2, 3]           8
1        [5]           9

我想对

列的每个元素应用一些转换，例如：

df['col_lists'] = df.apply(
    lambda row: [ None if (element % 2 == 0) else element for element in row['col_lists'] ], 
    axis=1
)

>>> df
      col_lists  col_normal
0  [1, None, 3]           8
1           [5]           9

使用此数据帧，这与我预期的一样有效，但是，当我将相同的代码应用于其他数据帧时，我得到了一个奇怪的结果——对于每一行，列只包含列表的第一个元素：

df2 = pd.DataFrame({
    'col_lists': [[1, 2], [5]], # length of first list is smaller here
    'col_normal': [8, 9]
})

df2['col_lists'] = df2.apply(
    lambda row: [ None if (element % 2 == 0) else element for element in row['col_lists'] ], 
    axis=1
)

>>> df2
   col_lists  col_normal
0        1.0           8
1        5.0           9

我有两个问题：

（1） 这是怎么回事？为什么我在
df
的情况下得到正确的结果，而不是
df2

（2） 如何正确地将一些转换应用于
数据帧中的列表？
首先，我认为在pandas中使用
列表
是不正确的

但是如果真的需要它，请尝试升级pandas，因为对我来说，它在pandas 0.23.4中运行得很好：

df2['col_lists'] = df2.apply(
    lambda row: [ None if (element % 2 == 0) else element for element in row['col_lists'] ], 
    axis=1
)

print (df2)
   col_lists  col_normal
0  [1, None]           8
1        [5]           9

我无法复制这一点，df2似乎向我列出了正常的0[1，无]8 1[5]9列。您希望输出什么？我得到了df2和df的相同格式。对于df2顶行，我使用您的代码获得了
[1，无，3]
？谢谢！我有
pandas
版本
0.22.0
，升级解决了问题