pandas使用math.sqrt计算列时报cannot convert the series to float错误如何解决

math模块下的函数仅支持传入单个浮点数/整数做运算，你直接把pandas Series（整列数据）作为参数传入math.sqrt，自然会触发类型不匹配报错，和列本身的存储类型无关。

推荐方案：使用向量化运算（效率最高） #

直接使用numpy或pandas自带的支持序列运算的函数，不需要循环遍历每个元素，大数据量下性能远高于apply方案：

用numpy实现： #

import numpy as np
df['area'] = np.sqrt(df['area'] / np.pi)

用pandas内置方法实现： #

import math
df['area'] = (df['area'] / math.pi).sqrt()

可选方案：按元素级别调用math函数 #

如果必须使用math.sqrt，需要将运算逻辑放在apply内作用于每个单独的元素：

import math
df['area'] = df['area'].apply(lambda x: math.sqrt(x / math.pi))

你之前的代码报错是因为new_x = new_data/math.pi得到的仍然是Series对象，直接传入math.sqrt依然是整个序列入参，没有解决根本问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TheAfg