如何将DataFrame中numpy.ndarray类型列转换为list并解决报错

我有如下DataFrame：

执行type(df['Values'][0])后，确认Values列的数据类型为numpy.ndarray。我尝试将该列转为list类型后，执行以下代码：

df[['SNo','Values']].set_index(['SNo']).apply(lambda x: ", ".join(list(x)))

但运行后抛出错误：

TypeError: sequence item 0: expected str instance, numpy.ndarray found

报错的核心原因是apply默认按列执行操作，你写的lambda x里的x指代的是整列的numpy.ndarray对象，而非每行的单个数组元素。要实现每行数组转逗号分隔字符串，直接针对Values列处理即可，无需多余操作：

1. （可选）将Values列的numpy数组转为list（numpy数组本身支持直接遍历拼接，这一步不是必须的）：

df['Values'] = df['Values'].apply(list)

2. 直接对Values列做字符串拼接：

df['Joined_Values'] = df['Values'].apply(lambda arr: ", ".join(arr))

如果需要将SNo设为索引，可简化为：

result = df.set_index('SNo')['Values'].apply(lambda arr: ", ".join(arr))

执行后就能得到每行数组对应的逗号分隔字符串，不会再触发类型错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Krishna