碰到了，一个错误，debug才定位到问题，记录一下。

本次最大收获是，pandas果然代码逻辑复杂，一个小小的异常捕捉，处处是门道。。。。。。

希望本次浅显的代码阅读过程，给你有小小的启发，愿您多读复杂代码，提升自我。

问题点

Series.str用到list对象上，不会产生报错，而是返回一个NaN。
如下代码：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([1,2,3,4], columns=['test'])
df.loc[:, 'mylist'] =  [[1,], [32,3], [923], [324,4444]]

df # output 1

df.mylist.str.lower() # output2

output1: 
	test	mylist
0	1	[1]
1	2	[32, 3]
2	3	[923]
3	4	[324, 4444]

output2:
0   NaN
1   NaN
2   NaN
3   NaN
Name: mylist, dtype: float64

原因解释

1. 查官网

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.str.html#
没有查询到有用信息

2. 查代码

查看源代码，发现是pandas异常捕捉并给了默认值。其具体过程如下：

如上图所示得到对象类型，使用pandas.core.strings.accessor.StringMethods搜索到github上源代码：https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/main/pandas/core/strings/accessor.py

    @Appender(_shared_docs["casemethods"] % _doc_args["lower"])
    @forbid_nonstring_types(["bytes"])
    def lower(self):
        result = self._data.array._str_lower()
        return self._wrap_result(result)

模拟运行如下，发现有报错，猜测，正常情况

df.mylist.str._data.array._str_lower()

output:
	array([nan, nan, nan, nan])

查看df.mylist.str._data.array类型为：

搜索类型pandas.core.arrays.numpy_.PandasArray找到其源代码：在github中找不到’PandasArray’。

找到ObjectStringArrayMixin发现_str_lower函数，如下：