如何对Pandas DataFrame中字符串格式的数字列表列进行求和操作？

1. 为什么apply看起来传入了整列数据而非单个单元格？ #

• 实际上pd.Series.apply默认就是逐元素调用函数，不存在传入整列的情况，你调试时的错觉来源于NaN值的类型特性：原Charges列存在空值（最后一行为NaN），而str.findall方法碰到NaN值时不会返回空列表，会直接返回原始的NaN（本身属于float类型）。当函数尝试遍历这个float类型的NaN时，就抛出了'float' object is not iterable的错误，你误以为传入的是整列，实际只是传入了单个NaN值而已。

2. 空值的最优处理方案 #

不需要提前用fillna(0)修改原列，直接在自定义函数里做类型判断即可，对业务逻辑的侵入性更低：

def charge_sum(charge_list):
    # 仅列表类型为有效提取结果，其他情况直接返回对应值即可
    if not isinstance(charge_list, list):
        return 0
    return sum(float(num) for num in charge_list)

df['Summed Charges'] = df['Charges'].apply(charge_sum)

如果业务上要求空值对应的汇总列也保留空标记而非填0，只需要把返回值改成pd.NA即可：

import pandas as pd
def charge_sum(charge_list):
    if not isinstance(charge_list, list):
        return pd.NA
    return sum(float(num) for num in charge_list)

如果不想写独立的自定义函数，也可以用lambda表达式简化写法：

df['Summed Charges'] = df['Charges'].apply(lambda x: sum(map(float, x)) if isinstance(x, list) else 0)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者saujosai