我是 Pandas 和 Numpy 的新手。我有一个数据框，我想通过对列的每一行应用一个函数来创建一个新列。让我们举一个简单的例子：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(columns=["names"], data=["Brussels", 2, "New York"])
def to_lower(value):
try:
return value.lower()
except AttributeError:
return None
def to_string(value):
return str(value)
df['lower_names'] = np.vectorize(to_lower)(df['names'])
这个操作效果很好。现在我想将to_string()then the to_lower()only 应用于结果为 None 的“lower_names”行（我不知道这是否很清楚）。
这看起来很基本，但我遇到了麻烦。我可以详细说明我的尝试，但我害怕显得白痴......也许我应该在一两周内学习这两个模块，然后再玩它们，但与此同时，欢迎任何建议。
编辑：@jezrael 解决方案是正确的...对于我的简化示例。现在让我们想象一下，我想应用该np.vectorize(to_string)函数，然后np.vectorize(to_lower)仅在第一个结果为 None 的“名称”列的行上应用，最好的方法是什么？
我认为您需要更改return None为return to_string(value)：
def to_lower(value):
try:
return value.lower()
except AttributeError:
return to_string(value)
def to_string(value):
return str(value)
df['lower_names'] = np.vectorize(to_lower)(df['names'])
print (df['lower_names'].apply(type))
0 <class 'str'>
1 <class 'str'>
2 <class 'str'>
Name: lower_names, dtype: object
也可以astype用于将所有值转换为str然后str.lower：
df['lower_names'] = df['names'].astype(str).str.lower()
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