Python使用iterrows()处理DataFrame时split/str.split报错如何解决？

问题原因 #

• 你遇到的矛盾报错本质是Name列存在混合类型：部分行是正常的逗号分隔姓名字符串，部分行是空值NaN（NaN在pandas中属于float类型）。遍历到空值行时调用split()就会报*'float' object has no attribute 'split'；遍历到字符串行时，因为row['Name']是单个字符串值，而.str是pandas Series（序列）专属的访问器，单个字符串没有这个属性，就会报'str' object has no attribute 'str'*。
• 第二个隐含问题：iterrows()返回的行是原数据的副本，直接修改row["Number of Names"]不会同步到原DataFrame，就算不报错也无法成功生成新列。
• 第三个注意点：遍历行需要调用.iterrows()方法，直接写for index, row in search_df:是遍历DataFrame的列名，而非行数据。

最优解决方案（推荐） #

不要用迭代遍历，直接用pandas向量化操作，性能更高代码更简洁，自动处理空值：

import pandas as pd
# 直接生成新列，空值对应的姓名数默认设为0，可根据需求调整fillna的参数
search_df['Number of Names'] = search_df['Name'].str.split(',').str.len().fillna(0).astype(int)

如果你一定要用iterrows实现 #

修改写法如下，先判断空值再计算，直接给原DataFrame对应位置赋值：

import pandas as pd

for index, row in search_df.iterrows():
    name_val = row['Name']
    if pd.isna(name_val):
        # 空值的姓名计数可自定义，这里设为0
        name_count = 0
    else:
        name_count = len(name_val.split(','))
    search_df.loc[index, 'Number of Names'] = name_count

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jalue