清洗DataFrame内字符串系列时单单元格生效但循环执行报错如何解决

最优方案：使用apply批量处理整列 #

直接调用pandas内置的apply方法对Abstract列的所有单元格批量执行预处理函数，完全避免手动循环的赋值问题，代码如下：

data['Abstract'] = data['Abstract'].apply(pre_process)

如果你的列里存在空值、非列表格式的异常单元格，可以加一层格式校验避免报错：

data['Abstract'] = data['Abstract'].apply(lambda x: pre_process(x) if isinstance(x, list) else x)

如果你需要使用循环实现 #

之前循环报错的核心原因是链式索引触发了pandas的赋值安全校验，换成loc按行索引赋值即可解决，代码如下：

for row_idx in data.index:
    data.loc[row_idx, 'Abstract'] = pre_process(data.loc[row_idx, 'Abstract'])

关于合并处理丢数据的说明 #

不需要提前合并整列数据，上述逐单元格处理的方案会完全保留原有数据的结构和行对应关系，不会出现数据丢失问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alexandra