Pandas新增数字各位求和列触发ValueError:int()转换空格错误如何解决

报错根因 #

你编写的代码直接对整列serie['num']（pandas Series对象）执行str()转换，返回的是Series的格式化打印字符串，包含索引、元素分隔空格、换行符等非数字字符，执行map(int, ...)时碰到非数字字符就会抛出ValueError。

正确实现方式 #

方法1：逐行apply处理（易理解，适合中小数据集） #

直接对每一行的num值单独处理，转字符串后逐位求和：

import pandas as pd

serie = pd.DataFrame({'num':[133,2342,313,4495,4939,19081993,80]})

serie['sum_num'] = serie['num'].apply(lambda x: sum(int(d) for d in str(x)))

运行后输出结果：

num  sum_num
0       133        7
1      2342       11
2       313        7
3      4495       22
4      4939       25
5  19081993       40
6        80        8

方法2：向量化处理（高性能，适合超大数据集） #

用pandas原生字符串向量化操作，避免apply的循环开销：

serie['sum_num'] = serie['num'].astype(str).str.split('').explode().astype(int).groupby(level=0).sum()

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