使用pandas对DataFrame两列做除法得到NaN值的原因及解决方法咨询

问题原因 #

DataFrame.apply()默认axis=0，即按列遍历执行传入的函数，你的代码逻辑需要按行取两列的值做除法，参数不匹配导致运算结果无法对齐到每一行，最终返回全NaN。

修复方案 #

方法1：为apply指定按行遍历参数 #

在apply中新增axis=1参数，明确指定逐行处理：

import pandas as pd

df = {'drive_mile': [15.1, 2.1, 7.12], 'price': [40, 9, 31]}
df = pd.DataFrame(df)
df['price/km'] = df[['drive_mile', 'price']].apply(lambda x: x[1]/x[0], axis=1)
print(df)

运行后输出正确结果：

drive_mile  price  price/km
0       15.10     40  2.649007
1        2.10      9  4.285714
2        7.12     31  4.353933

小提示：按行处理时建议用列名取值lambda x: x['price']/x['drive_mile']，避免列顺序变化导致运算逻辑错误。

方法2：使用pandas向量化运算（更推荐） #

pandas原生支持整列的算术运算，不需要遍历，代码更简洁、性能远高于apply方案，是列间运算的最优实践：

df['price/km'] = df['price'] / df['drive_mile']

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