如何给Pandas DataFrame列表列的每个元素加整数并保留NaN

给定如下Pandas DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

d = {'id': {0: 0, 1: 1, 2: 2.0, 3: 3},
     'lst': {0: [1, 2], 1: [0], 2: [1, 2, 3], 3: np.nan}}
df = pd.DataFrame(d)
print(df)

输出：

id        lst
0  0.0     [1, 2]
1  1.0        [0]
2  2.0  [1, 2, 3]
3  3.0        NaN

需求是给lst列中每个列表的元素加1，同时保留NaN值，得到如下输出：

id        lst
0  0.0     [2, 3]
1  1.0        [1]
2  2.0  [2, 3, 4]
3  3.0        NaN

解决方案 #

方法1：使用apply结合lambda函数

通过判断值是否为NaN，对列表元素逐个加1：

df['lst'] = df['lst'].apply(lambda x: [i+1 for i in x] if pd.notna(x) else x)

方法2：通过类型判断处理

直接检查值是否为列表类型，避免NaN的干扰：

df['lst'] = df['lst'].map(lambda x: [i+1 for i in x] if isinstance(x, list) else x)

两种方法都能实现需求，执行后即可得到目标输出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ryan Y