部分行含Null值时如何扁平化DataFrame的列表类型列

方法1：修改自定义函数解决NaN报错 #

报错的核心原因是列中的NaN为float类型，无法直接迭代，在函数中增加类型判断即可：

import numpy as np

def func(lst):
    # 仅对列表类型做拼接，非列表（含NaN）可返回空字符串或保留NaN
    if isinstance(lst, list):
        return ", ".join(map(str, lst))
    # 若需要保留空值，可替换为 return np.nan
    return ""

# 注意示例数据中列名为list，根据实际列名调整
df["flattened"] = df["list"].apply(func)

方法2：更优的Pandas原生实现（推荐） #

使用Pandas内置的str.join方法，无需自定义函数，执行效率更高，且会自动处理NaN值：

# 自动跳过NaN，对应NaN行返回空值
df["flattened"] = df["list"].str.join(", ")

# 若需要把NaN对应的位置替换为空字符串，可追加fillna
df["flattened"] = df["list"].str.join(", ").fillna("")

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