尝试从 Pandas DataFrame 中的字典访问第一个值时出现浮点错误

Posted 2023-04-18

【中文标题】尝试从 Pandas DataFrame 中的字典访问第一个值时出现浮点错误

【英文标题】：Getting a float error when trying to access first value from a dictionary in a Pandas DataFrame

【发布时间】：2021-12-12 05:10:47

【问题描述】：

我有一个 DataFrame，其中一列包含一个字典。我正在尝试使用 apply 和 lambda 函数从字典中返回第一个值，但我不断收到与浮点数相关的错误。这很令人困惑，因为我有一个字典而不是我试图迭代的浮点数。

错误信息示例： 'float' 对象没有属性 'get'

当我运行下面的代码时，我得到 dict 作为对象类型

type(all_addr['street address'][0])

但是当我运行这个时，我得到了关于浮动的错误

all_addr['street address'].apply(lambda x: x.get('address_components'))

这是一个存储在 DataFrame 列中的字典示例：

'address_components': ['long_name': '871',
   'short_name': '871',
   'types': ['street_number'],
  'long_name': '8th Avenue', 'short_name': '8th Ave', 'types': ['route'],
  'long_name': 'Manhattan',
   'short_name': 'Manhattan',
   'types': ['political', 'sublocality', 'sublocality_level_1'],
  'long_name': 'New York',
   'short_name': 'New York',
   'types': ['locality', 'political'],
  'long_name': 'New York County',
   'short_name': 'New York County',
   'types': ['administrative_area_level_2', 'political'],
  'long_name': 'New York',
   'short_name': 'NY',
   'types': ['administrative_area_level_1', 'political'],
  'long_name': 'United States',
   'short_name': 'US',
   'types': ['country', 'political'],
  'long_name': '10019', 'short_name': '10019', 'types': ['postal_code'],
  'long_name': '5761',
   'short_name': '5761',
   'types': ['postal_code_suffix']],
 'formatted_address': '871 8th Ave, New York, NY 10019, USA',
 'geometry': 'location': 'lat': 40.7637343, 'lng': -73.985334,
  'location_type': 'ROOFTOP',
  'viewport': 'northeast': 'lat': 40.76508328029149,
    'lng': -73.9839850197085,
   'southwest': 'lat': 40.7623853197085, 'lng': -73.9866829802915,
 'place_id': 'ChIJtVPYoldYwokRyDoPj7jHHwk',
 'plus_code': 'compound_code': 'Q277+FV New York, NY, USA',
  'global_code': '87G8Q277+FV',
 'types': ['street_address']

基本上我只是想从这个字典中获取 address_components 列表，这样我就可以获取该列表中保存的一些数据元素。我之前在 DataFrames 和字典中使用过类似的功能，并且没有遇到此错误。

我在 Google Colab 中运行它，字典数据来自 Google Maps API。

【问题讨论】：

'street address' 字典中的所有项目吗？还是一些花车？

all_addr['street address'] 中的一个值是float，因此当您遍历列值时，您实际上是在执行.9.get()

更有可能的是，您的某些值“缺失”了。 pandas 中的缺失值表示为 NaN，其类型为 float64。因此出现错误。

【参考方案1】：

这可能有助于显示输出 all_addr['street address'].apply(lambda x: type(x))。此外，.apply() 仅从列中获取值非常慢，因此 pd.json_normalize() 可能有助于为您提取 address_components 列表。