Pandas计算两列交集触发TypeError: 'float' object is not iterable

• 直接触发点：Topic1_assignment、Topic2_assignment两列存在缺失值，Pandas默认用float类型的np.nan标记缺失值，列表推导遍历行时，float类型的np.nan被传入set()构造函数。set()仅接受可迭代对象入参，float值不可迭代，直接抛出TypeError。
• 隐藏问题：就算处理完缺失值，如果两列存的是字符串格式的列表内容（比如"[1,3,5]"这类文本），直接传入set()会把字符串逐字符拆成集合元素，算出来的交集长度完全错误。

先做列预处理：补全缺失值，把字符串格式的序列结构转成真实的Python集合，再计算交集长度。

import pandas as pd
import ast

def parse_col(val):
    # 缺失值返回空集合
    if pd.isna(val):
        return set()
    # 字符串格式的列表/元组先转成原生Python结构，再转集合
    if isinstance(val, str):
        return set(ast.literal_eval(val))
    # 原生可迭代结构直接转集合
    return set(val)

df9['C'] = df9.apply(
    lambda x: len(parse_col(x.Topic1_assignment) & parse_col(x.Topic2_assignment)),
    axis=1
)

如果确认两列存储的都是原生列表/元组，没有字符串格式的内容，可以简化写法，只做空值兼容即可：

import pandas as pd

df9['C'] = [
    len(set([] if pd.isna(a) else a) & set([] if pd.isna(b) else b))
    for a, b in zip(df9.Topic1_assignment, df9.Topic2_assignment)
]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Noob Coder