【问题标题】：Error: 'float' object has no attribute 'isna'"错误：‘float’对象没有属性‘isna’”
【发布时间】：2019-11-30 16:23:05
【问题描述】：

我有以下系列：

my_series = pd.Series([np.nan, np.nan, ['A', 'B']])

我必须遍历 my_series 并评估该值是否为 NaN，然后执行某些操作（为简单起见，将操作定义为“做 A”和“做 B”）。

第一次尝试：

for element in my_series:
    if element.isna():
        print('do A')
    else:
        print('do B')

运行时出现错误："'float' object has no attribute 'isna'"

第二次尝试来自问题：Error: float object has no attribute notnull

for element in my_series:
    np.where(element.isnull(), 'do A', 'do B')

运行时出现错误：“AttributeError: 'float' object has no attribute 'isnull'”

我在 StackOverflow 上没有找到任何其他类似的问题，我不知道还能尝试什么。

【问题讨论】：

尝试在第二个循环中使用np.isnan()：for element in my_series: np.where(np.isnan(element), 'do A', 'do B')
尝试并得到以下错误：“输入类型不支持 ufunc 'isnan'，并且根据转换规则 ''safe'' 无法安全地将输入强制转换为任何支持的类型”
糟糕，然后试试pd.isna()：for element in my_series: np.where(pd.isna(element), 'do A', 'do B')

标签： python pandas

【解决方案1】：

将您的代码更改为：

for element in my_series:
    if type(element) == float and pd.isna(element):
        print('do A')
    else:
        print('do B')

根据 Peter 的评论进行编辑

我故意没有改变原来处理源的概念系列循环。看起来这两个打印指令都是“占位符”，要替换为 NaN 值的一段代码和其他值的另一段代码。

【讨论】：

pd.isna() 接受任何标量或类似数组的对象，而不仅仅是浮点数。无需检查if type(element) == float。此外，对系列值的显式 for 循环很慢。
最初我按照您的建议进行了尝试。但是如果当前元素是一个 list （就像最后一个元素的情况一样），我得到： ValueError: 具有多个元素的数组的真值是不明确的。使用 a.any() 或 a.all()。这就是我添加检查 float 类型的原因。

【解决方案2】：

不需要显式的 for 循环。根据您的第二次尝试：

# Setup
my_series = pd.Series([np.nan, np.nan, ['A', 'B']])

# Solution
np.where(my_series.isnull(), 'do A', 'do B')                                              

# Output
array(['do A', 'do A', 'do B'], dtype='<U4')

【讨论】：