DataFrame逐行计算值交集报numpy.float64不可迭代TypeError

核心触发逻辑：你逐行取到的matrix_model1、matrix_model2列的单元格值是单个数值标量（numpy.float64/int类型），不是列表、集合这类可迭代对象。set()构造函数要求传入可迭代对象，直接传入单个数值就会抛出TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable错误。
你之前尝试用.astype('Int64')转类型没有效果，是因为转完之后单元格里依然是单个整数标量，没有变成可迭代的多元素序列，问题根源没有解决。
另外你对“交集计算”的逻辑和当前数据结构不匹配：你当前给出的样例数据每行列都是单个数字，不存在“多个元素求交集”的场景，两个单个值的交集只有两种情况：值相等时交集长度为1，值不等时交集长度为0。

根据你的实际数据结构选对应方案即可：

方案1：单元格存单个数值（匹配你给出的样例数据结构） #

不用写循环，直接用pandas矢量化运算，效率更高：

# 逐行判断两列值是否相等，相等记交集长度1，不等记0
df2['Model1_Intersection'] = (df2['matrix_model1'] == df2['matrix_model2']).astype(int)

运行后针对你给出的样例数据，输出结果如下：

方案2：单元格存列表/集合类多元素序列 #

如果你的实际数据中，每个单元格存的是多个值组成的列表/集合（比如某行matrix_model1值为[2,4,7]，matrix_model2值为[4,8,9]），需要先确认单元格值为可迭代类型，再用修正后的循环计算：

m = []
for i in range(len(df2)):
    set1 = set(df2['matrix_model1'].iloc[i])
    set2 = set(df2['matrix_model2'].iloc[i])
    m.append(len(set1 & set2))
df2['Model1_Intersection'] = m

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Noob Coder