如何统计含NaN值的pandas列中列表的长度？

这里提供几种实用方法，可根据数据规模灵活选择：

方法1：简单直观的apply+lambda（小数据集适用） #

直接遍历每行，判断是否为NaN，是则返回0，否则计算列表长度：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'My_column': [[1,2], [], np.nan, [3,4,5], np.nan]
})

df['list_length'] = df['My_column'].apply(lambda x: len(x) if pd.notna(x) else 0)

方法2：高效向量化方法（大数据集推荐） #

利用pandas的str.len()方法自动识别列表长度，遇到NaN返回NaN后用fillna(0)替换，效率远高于apply：

df['list_length'] = df['My_column'].str.len().fillna(0).astype(int)

注：str.len()不仅能处理字符串，对列表、元组等可迭代对象也能正确返回长度，非常便捷。

方法3：处理混杂数据类型（若列中存在非列表/NaN的其他类型） #

如果列里除了列表和NaN，还有其他数据类型，可通过类型判断确保只计算列表长度，其余情况返回0：

df['list_length'] = df['My_column'].apply(lambda x: len(x) if isinstance(x, list) else 0)

验证结果 #

运行上述代码后，示例DataFrame的list_length列结果为：[2, 0, 0, 3, 0]，完全符合需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Droid-Bird