Python 熊猫系列应用lambda:NoneType，但该系列中只有str和list

编辑：耶斯雷尔对我下面提出的问题有正确的答案。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。请查看我添加的用于修复此问题的代码的答案

第二次编辑：耶兹雷尔更新了他的答案，以一种与我相同的方式，但更简洁地用lambda表达

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我有一个数据帧，我在其中选择一列，在该列上调用

apply

，我向其提供lambda表达式的参数，该表达式是

if

语句。我知道在这一点上，列被视为一个系列

该列由组合字符串和字符串列表组成，我希望通过连接它们的元素并用结果字符串替换该列表，将后者转换为纯字符串，这样FataFrame列就是字符串

相关代码：

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

此时，我已经遍历了整个地址列，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))

及

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

---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在里面
---->1原始数据.地址.应用（lambda x:x，如果类型（x）==str else“”。加入（x））
/应用中的Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/series.py（self、func、convert_dtype、args、**kwds）
3589其他：
3590值=self.astype（object.values）
->3591 mapped=lib.map\u推断（值，f，convert=convert\u数据类型）
3592
3593如果len（映射）和isinstance（映射[0]，系列）：
pandas/_libs/lib.pyx在pandas中。_libs.lib.map_infere（）
in（x）
---->1原始数据.地址.应用（lambda x:x，如果类型（x）==str else“”。加入（x））
TypeError:序列项0:应为str实例，未找到非类型

---

我不明白为什么这样不行。我的理解是语法是正确的

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

---

事实证明，问题在于数据帧中的列表本身包含

None

元素。为了解决这个问题，我没有在apply中使用lambda函数，而是编写了一个普通函数，它使用内置函数

filter

删除列表中的

None

s：

def make_strings(thing):
    if isinstance(thing, list):
        return ' '.join(filter(None, thing))
    else:
        return str(thing)

---

抱歉：这些都没有错误，但我想

加入
列表
（非
str
）元素，而不是
加入
str
元素。
def make_strings(thing):
    if isinstance(thing, list):
        return ' '.join(filter(None, thing))
    else:
        return str(thing)