Pandas对字符串列应用自定义函数报错，如何解决？

嘿，这个问题我之前也碰到过！核心原因其实很简单：当你用df.apply(fn_animal, axis=1)的时候，传给fn_animal的x是DataFrame的一行数据（一个Series对象），所以x['animal']是单个的字符串值，而不是整个animal列的Series。这就导致你调用x['animal'].isin(...)直接报错——单个字符串根本没有isin这个方法，这个方法是pandas Series独有的。

要解决这个问题，只需要把函数里的判断逻辑改成针对单个字符串的原生操作就行，不用再用pandas Series的方法了：

def fn_animal(x):
    # 单个字符串用in判断是否在目标列表中，替代Series的isin方法
    if x['animal'] in ['cow', 'hippo']:
        return 1
    # 单个字符串直接用in判断是否包含指定子串，替代str.contains
    elif 'ee' in x['animal']:
        return 0
    else:
        return -1

现在再调用df.apply(fn_animal, axis=1)，就能得到你想要的输出了：

0   -1
1    1
2   -1
3    0
4   -1
5    1
dtype: int64

顺便说一句，你之前直接在df['animal']上调用isin和str.contains没问题，是因为df['animal']是一个Series对象，那些方法本来就是为Series设计的。但apply按行传递的时候，每个元素都是单个值，所以得切换成原生字符串的判断方式~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ric S