Python3.9环境下调用pandas series.mean()报NoneType object is not callable错误

1. 核心触发点是pandas底层依赖的高性能计算库bottleneck适配异常。pandas的nanops模块中负责均值计算的bn_func是直接映射bottleneck库的对应函数，当Python3.9环境下安装的bottleneck版本与当前pandas版本不兼容、或bottleneck安装损坏时，bn_func会被初始化为None，调用时就会抛出TypeError: 'NoneType' object is not callable错误。
2. 次要原因可能是pandas版本与Python3.9不兼容，低于1.2.0版本的pandas未完成对Python3.9的全功能适配，部分底层函数绑定逻辑存在缺陷也会触发该报错。

• 方案1：重装兼容版本依赖
  直接卸载当前环境中不兼容的pandas和bottleneck，安装适配Python3.9的版本组合即可，执行命令：
  pip uninstall -y pandas bottleneck && pip install pandas>=1.3.0 bottleneck>=1.3.2
• 方案2：禁用bottleneck加速
  不需要调整依赖版本，在代码导入pandas后添加一行配置，关闭pandas对bottleneck的调用即可：

  import pandas as pd
  pd.set_option('compute.use_bottleneck', False)
  

  后续pandas会调用自带的原生计算逻辑完成均值运算，不会触发该报错。
• 方案3：替换为numpy计算逻辑
  临时验证场景下可以直接用numpy的均值方法绕开pandas的底层调用逻辑，修改代码写法：

  import numpy as np
  # 替换原来的data["temp"].mean()写法
  print(np.mean(data["temp"]))
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Boaz Lowenstein