Python Pandas使用num2words转数值为金额文本时遇NaN触发ValueError报错

报错原因 #

• 原有代码在处理列时，先执行df.Total_value.astype(str)，会把pandas原生的NaN空值转换为字符串"NaN"，彻底丢失空值识别属性
• 当字符串"NaN"传入处理函数时，因为字符串内部不存在小数点，调用x.split('.')只会返回长度为1的列表，无法解包为rupees和paise两个变量，直接触发解包类报错。

修正方案 #

• 移除全列提前转字符串的操作，保留NaN的原生数据类型，让空值判断可以正常生效
• 在转换函数开头增加空值判断，遇到NaN直接返回原值，不进入后续金额转单词的处理流程
• 兼容纯整数、带小数的不同数值格式，避免拆分逻辑报错

修正后可直接运行的代码 #

from num2words import num2words
import pandas as pd

def word(x):
    # 空值直接返回，不做后续转换
    if pd.isna(x):
        return x
    
    x_str = str(x)
    # 拆分整数、小数部分，兼容无小数的整数值
    if '.' in x_str:
        rupees, paise = x_str.split('.')
    else:
        rupees = x_str
        paise = '0'
    
    # 转换卢比部分文本
    rupees_word = num2words(int(rupees), lang='en_IN') + ' Rupees'
    
    # 转换派萨部分文本
    paise_int = int(paise)
    if paise_int > 0:
        paise_word = ' And ' + num2words(paise_int, lang='en_IN') + ' Paise'
        final_text = rupees_word + paise_word
    else:
        final_text = rupees_word
    
    # 清理文本格式，匹配预期的大小写格式
    final_text = final_text.replace(',', '').title()
    return final_text

# 生成目标列，不修改原始Total_value列
df['value_words'] = df['Total_value'].apply(word)

效果匹配说明 #

运行上述代码后，输出会完全匹配预期格式：

• 空值NaN会原样保留，不做转换
• 整数金额会按照印度数字单位（lakh、thousand、hundred等）生成对应英文表述
• 带小数的金额会自动拆分卢比、派萨部分，匹配预期的文本拼接格式

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Manz