类型错误：“ float”对象不可迭代

Question

df ['emp_years']列的o / p为：-

   NaN

 < 1 year 

  3 years

 10+ years

 10+ years

         ...    

 9 years

10+ years

  1 year

 3 years

 3 years

名称：emp_years，长度：10000，dtype：对象

现在我何时尝试在此列上实现此功能

def change(col):
    for x in col:
        print(x)

        
df['emp_years'].apply(change)

我收到类型错误TypeError：“ float”对象不可迭代 有人可以告诉我如何解决这个问题

Answer 1

当该列中有NaN值时，通常会出现此错误。当您尝试访问/打印NaN值时，会出现此错误消息。我建议您稍微清理一下数据。一种解决方案是删除该列的NaN值。为此，请使用df.dropna(subset=['emp_years'])。我不知道您是否更改了某些数据类型，但我建议您这样做，下次再提供有关数据集的更多信息或提供一些指向您代码的链接，以便我们可以更好地理解此问题。 祝您编码愉快！

Answer 2

您应该考虑使用向量化。

按照熊猫文档https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.itertuples.html#pandas.DataFrame.itertuples

所述，查看df.iterrows()或df.itertuples()