Pandas中isnull()搭配行apply lambda报错AttributeError的原因求解

报错本质是调用对象类型不匹配，核心差异如下：

• 第一种写法中，ad_clicks.ad_click_timestamp 是 Pandas 的 Series 对象，Series 本身内置了 isnull() 方法，可以直接对序列内所有元素批量判空，返回布尔类型的Series，取反操作可正常执行。
• 第二种行遍历的apply写法中，row.ad_click_timestamp 取到的是对应行对应列的单个单元格原生值：如果用户点击过，这个值是字符串/时间戳等普通Python对象，没有内置isnull()方法，调用就会抛出AttributeError。

如果一定要用行apply实现相同逻辑，应该调用 Pandas 顶层的pd.isnull()/pd.isna()方法，该方法支持对单个原生值判空，写法如下：

import pandas as pd
ad_clicks['is_click'] = ad_clicks.apply(lambda row : ~pd.isnull(row.ad_click_timestamp), axis = 1)

额外提示：直接对整列做向量化操作（即第一种写法）的性能远高于行级apply，非特殊场景优先使用第一种写法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RikkiS