Pandas代码统计文本出现次数返回NaN，同类场景曾正常运行求助

• 检查列数据类型
  str.contains仅对字符串类型列生效，先执行以下代码查看列类型：

  print(df['TIE'].dtype)
  

  如果输出不是object，先将列转为字符串类型：

  df['TIE'] = df['TIE'].astype(str)
  

• 处理空值与冗余字符
  列中的NaN值会让str.contains返回NaN，导致统计遗漏；另外单元格可能存在空格或不可见字符，影响匹配。修改代码如下：

  # 清除单元格首尾空格
  df['TIE'] = df['TIE'].str.strip()
  # 统计时将NaN转为False，避免干扰
  tie_win_count = df['TIE'].str.contains('doneontie', flags=re.I, na=False).sum()
  

• 验证列内容与匹配规则
  查看TIE列的所有唯一值，确认目标文本的实际格式：

  print(df['TIE'].unique())
  

  如果存在拼写变体、带标点/全角字符的情况，调整正则表达式，比如用r'.*doneontie.*'进行模糊匹配。

• 简化代码写法
  无需使用.values.sum()，直接对布尔类型的Series调用sum()即可，写法更简洁稳定。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rob