Pandas空DataFrame新增列报错：float对象无isnull属性

报错原因 #

当DataFrame的name列全为NaN时，row['name']取出的是Python原生float类型的NaN值，而float对象没有isnull()方法——这个方法是pandas的Series/DataFrame对象专属的，因此触发AttributeError。

解决方案 #

方法1：修复自定义函数 #

把原函数里的空值判断换成pandas通用的pd.isna()，它可以兼容判断Python原生的None、float类型NaN等各种空值情况：

import pandas as pd

def names(row):
    if pd.isna(row['name']):
        return 'N'
    elif row['name'].endswith('-1A'):
        return 'Y'
    else:
        return 'N'

# 调用方式不变
df['new_column'] = df.apply(names, axis=1)

方法2：用向量化操作替代apply（推荐） #

apply是逐行遍历，数据量大时效率极低。推荐用pandas向量化方法直接处理，无需手动判断空值（因为NaN与任何值比较都会返回False，自动归为'N'）：

import pandas as pd

# 方式一：分步赋值
df['new_column'] = 'N'
df.loc[df['name'] == '-1A', 'new_column'] = 'Y'

# 方式二：用numpy.where简化
import numpy as np
df['new_column'] = np.where(df['name'] == '-1A', 'Y', 'N')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bananas