AttributeError: 'float' 对象没有属性 'split'

Posted 2023-02-23

【中文标题】AttributeError: \'float\' 对象没有属性 \'split\'

【英文标题】：AttributeError: 'float' object has no attribute 'split'AttributeError: 'float' 对象没有属性 'split'

【发布时间】：2017-07-02 15:46:18

【问题描述】：

我正在拨打此行：

lang_modifiers = [keyw.strip() for keyw in row["language_modifiers"].split("|") if not isinstance(row["language_modifiers"], float)]

这似乎适用于 row["language_modifiers"] 是一个单词（atlas method、central），但当它出现时不是 nan。

我认为我的if not isinstance(row["language_modifiers"], float) 可以赶上nan 出现的时间，但事实并非如此。

背景：row["language_modifiers"] 是 tsv 文件中的一个单元格，当正在解析的 tsv 中该单元格为空时，它会显示为 nan。

【问题讨论】：

为什么这被否决了？就这样我知道。您可以测试我在问题中包含的 3 个测试用例。

【参考方案1】：

您是对的，此类错误主要是由 NaN 表示空单元格引起的。 在应用您的进一步操作之前，在您的数据框 df 上使用此惯用语通常会过滤掉此类数据：

df_new = df[df['ColumnName'].notnull()]

或者，使用fillna() 方法将null 值估算（替换）为默认值可能更方便。 例如。所有null 或NaN 都可以替换为其列的平均值

housing['LotArea'] = housing['LotArea'].fillna(housing.mean()['LotArea'])

或者可以用空字符串“”之类的值或其他默认值替换

housing['GarageCond']=housing['GarageCond'].fillna("")

【参考方案2】：

您也可以使用df = df.dropna(thresh=n)，其中n 是容差。意思是，它需要 n 个非 NA 值才能不删除行

请注意，这种方法会删除该行

例如：如果您有一个包含 5 列的数据框，df.dropna(thresh=5) 将删除任何没有 5 个有效值或非 Na 值的行。

在您的情况下，您可能只想保留有效行；如果是这样，您可以将阈值设置为您拥有的列数。

pandas documentation on dropna