https://www.online-python.com/lH6xbUhOIA

import pandas as pd
from pandas import Timestamp
vol = pd.DataFrame({'item': {1: 'S043693',
  2: 'S065561',
  3: 'S055150',
  4: 'S065492',
  5: 'S065492',
  78455: 'S005309',
  78456: 'S029730',
  78457: 'S005306',
  78458: 'S037183',
  78459: 'S005306'},
 'period': {1: Timestamp('2022-04-15 00:00:00'),
  2: Timestamp('2022-12-15 00:00:00'),
  3: Timestamp('2022-04-15 00:00:00'),
  4: Timestamp('2022-06-15 00:00:00'),
  5: Timestamp('2022-03-15 00:00:00'),
  78455: Timestamp('2022-01-15 00:00:00'),
  78456: Timestamp('2022-01-15 00:00:00'),
  78457: Timestamp('2022-01-15 00:00:00'),
  78458: Timestamp('2022-01-15 00:00:00'),
  78459: Timestamp('2022-01-15 00:00:00')},
 'sales_qty': {1: ' 1,371 ',
  2: ' 958 ',
  3: ' 1,171 ',
  4: ' 311 ',
  5: ' 460 ',
  78455: ' -   ',
  78456: ' -   ',
  78457: ' -   ',
  78458: ' -   ',
  78459: ' -   '},
 'gross_sales': {1: ' 1,491,011 ',
  2: ' 7,103,719 ',
  3: ' 919,137 ',
  4: ' 759,777 ',
  5: ' 1,140,900 ',
  78455: ' -   ',
  78456: ' -   ',
  78457: ' -   ',
  78458: ' -   ',
  78459: ' -   '},
 'net_sales': {1: ' 1,468,976 ',
  2: ' 6,998,738 ',
  3: ' 905,554 ',
  4: ' 748,549 ',
  5: ' 1,124,039 ',
  78455: ' -   ',
  78456: ' -   ',
  78457: ' -   ',
  78458: ' -   ',
  78459: ' -   '},
 'sales_weight_kg': {1: ' 16,238 ',
  2: ' 85,515 ',
  3: ' 10,677 ',
  4: ' 9,692 ',
  5: ' 14,335 ',
  78455: ' -   ',
  78456: ' -   ',
  78457: ' -   ',
  78458: ' -   ',
  78459: ' -   '}})
  
#print(vol.info())
vol['net_sale_per_pcs'] = 0
vol['net_sale_per_pcs'].apply(lambda a , b: [a/b if b>0 else 0 for a, b in zip(vol['net_sales'],vol['sales_qty'])])

print(vol)