Python 如何正确过滤间歇性故障；“非类型”；行中的值是否应用函数？

免责声明：我无法从工作终端复制/粘贴，因此以下是问题的复制版本，代码不同，没有数据

我正在努力理解如何使用apply函数“处理”内联错误数据，而不必避免类型错误。下面的一些示例代码演示了这个问题

我尝试过更早地清理数据，但运气不好。在使用下面的

转换为标量

技巧后，我停止了尝试

def afunc(x):
  #will error out on "NoneType"
  if (x.value.isnull() or x.value2.isnull()): return "blah"
  ## will work
  a = x.value
  b = x.value2
  if (a and b): return "blah"
  return "not blah"

aDf.apply(afunc,axis=1)

---

有人能提供一些关于发生了什么的见解吗？我是否应该捕获异常并以这种方式工作？

以下内容适用于您的情况：

def afunc(x):
  if (x.value == None or x.value2 == None): return "blah"
  ## will work
  a = x.value
  b = x.value2
  if (a and b): return "blah"
  return "not blah"

aDf['result'] = aDf.apply(afunc,axis=1)

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以下内容适用于您的情况：

def afunc(x):
  if (x.value == None or x.value2 == None): return "blah"
  ## will work
  a = x.value
  b = x.value2
  if (a and b): return "blah"
  return "not blah"

aDf['result'] = aDf.apply(afunc,axis=1)

---

np.where（x.value.isnull（）| x.value2.isnull（），'blah'，''）我会在函数开头进行类型检查：

如果x.value为None

感谢您的快速响应。我在函数的前面添加了一些防御检查，我仍然得到了答案。我没有尝试numpy的想法-我会确保我明天仍然可以复制这个问题。np.where（x.value.isnull（）| x.value2.isnull（），“blah”，我会在函数开始时进行类型检查：

如果x.value没有

感谢您的快速响应。我在函数的前面添加了一些防御检查，我仍然得到了答案。我没有尝试numpy的想法-我会确保明天我仍然可以复制这个问题。