Pandas Series应用Decimal转换函数出现TypeError的问题求助

错误原因 #

你当前的代码错误在于调用apply时，直接将整个Series对象df['numbers']传给了convert_to_decimal的value参数，而该函数的value参数需要单个的int/str值，因此触发了Series无法转换为Decimal的错误。

解决方案 #

方案1：使用lambda函数处理单个元素并保留NaN #

直接通过lambda函数对Series的每个元素逐一处理，同时跳过NaN值：

import pandas as pd
from decimal import Decimal

def convert_to_decimal(value: str | int, decimals: int) -> Decimal:
    divisor = 10 ** decimals
    return Decimal(value) / divisor

# 应用到Series
df['numbers'] = df['numbers'].apply(lambda x: convert_to_decimal(x, decimals=18) if pd.notna(x) else x)

方案2：修改原函数兼容NaN，再用apply传参 #

先修改函数使其能识别并返回NaN值，再利用apply的参数传递功能：

import pandas as pd
from decimal import Decimal

def convert_to_decimal(value: str | int | float, decimals: int) -> Decimal | float:
    if pd.isna(value):
        return value
    divisor = 10 ** decimals
    return Decimal(value) / divisor

# 方法一：用args传递位置参数
df['numbers'] = df['numbers'].apply(convert_to_decimal, args=(18,))

# 方法二：直接传递关键字参数
df['numbers'] = df['numbers'].apply(convert_to_decimal, decimals=18)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Luiz Scheuer