Python dataframe列中列表上的lambda函数错误

我在pandas数据框中有一个数字列表，我试图使用lambda函数+列表理解来从这些列表中删除值

第1列第2列

a[-1,2,10600，-10]

b[-0，-5，-6，-200，-30]

c

等等

数字总是递增的，可以全部为负、全部为正或混合。列表大约有200个项目，全部为整数

我得到这个错误：

TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable

编辑：当我这样做的时候，它是有效的

[i for i in df[col2][#]如果i>=0]

我想我可以通过for循环来运行它。。但似乎很慢

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编辑2：用新鲜的眼光看它。事实证明，该列并非完全由列表组成，而是有一些浮点值分布在各处（duh）。合并过程中发生了一些奇怪的事情，我纠正了上面的代码是否按预期工作。谢谢你的帮助

因为lambda中的

x

是一个浮点数，不能在float:p上循环。 如果你需要的话。你可以

[2]中的

：np.random.seed（4）
…：df=pd.DataFrame（np.random.randint（-5,5,7））.rename（columns={0:“col2”}）
…：df.col2=df.col2.astype（float）
…：df
出[2]：
可乐
0   2.0
1   0.0
2  -4.0
3   3.0
4   2.0
5   3.0
6  -3.0
在[3]中：df.col2.apply（如果x>0，则lambda x:x，否则无）
出[3]：
0    2.0
3    3.0
4    2.0
5    3.0
名称：col2，数据类型：float64

错误说明了您的问题所在。尝试将

lambda

设置为变量，将列转换为列表，然后将其传递给用户。我对该错误没有任何意义。lambda x是一个列表，为什么会出现类型错误？如果我这样做：``[i for i in df[col2][#]if i>=0]``这是第2列中的每一项都是一个数字列表，或者有没有任何实例是一个单浮点数而不是一个列表？我想你没有注意到如何将工作视图应用到掩码和条件中，而不仅仅是

df.col2[df.col2>=0]

？因为

df.col2[df.col2>=0]

return only>=0值，因此您无法将结果列附加到现有df，另一方面

df.col2.apply（lambda x:x，如果x>0，则无）

返回相同的长度，以便您可以将其附加到现有df。而不是在您删除后。。。

TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable