使用pandas时,为什么会出现AttributeError?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了使用pandas时,为什么会出现AttributeError?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

如何根据条件将NaN值转换为分类值。我在尝试转换Nan值时遇到错误。

category           gender     sub-category    title

health&beauty      NaN         makeup         lipbalm

health&beauty      women       makeup         lipstick

NaN                NaN         NaN            lipgloss

我的DataFrame看起来像这样。我将性别中的NaN值转换为分类值的功能如下所示

def impute_gender(cols):
    category=cols[0]
    sub_category=cols[2]
    gender=cols[1]
    title=cols[3]
    if title.str.contains('Lip') and gender.isnull==True:
        return 'women'
df[['category','gender','sub_category','title']].apply(impute_gender,axis=1)

如果我运行代码我会收到错误

----> 7     if title.str.contains('Lip') and gender.isnull()==True:
      8         print(gender)
      9 

AttributeError: ("'str' object has no attribute 'str'", 'occurred at index category')

完成数据集-https://github.com/lakshmipriya04/py-sample

答案

这里要注意的一些事情 -

  1. 如果你只使用两列,那么在4列上调用apply是浪费的
  2. 一般来说,调用apply是浪费的,因为它很慢并且不会给你带来任何矢量化的好处
  3. 在申请中,你正在处理标量,所以你不像.str对象那样使用pd.Series访问器。 title.contains就足够了。或者更热,"lip" in title
  4. gender.isnull是完全错误的,gender是一个标量,它没有isnull属性

选项1 np.where

m = df.gender.isnull() & df.title.str.contains('lip')
df['gender'] = np.where(m, 'women', df.gender)

df
        category gender sub-category     title
0  health&beauty  women       makeup   lipbalm
1  health&beauty  women       makeup  lipstick
2            NaN  women          NaN  lipgloss

这不仅快速,而且更简单。如果您担心区分大小写,可以使contains检查不区分大小写 -

m = df.gender.isnull() & df.title.str.contains('lip', flags=re.IGNORECASE)

选项2 另一种选择是使用pd.Series.mask / pd.Series.where -

df['gender'] = df.gender.mask(m, 'women')

要么,

df['gender'] = df.gender.where(~m, 'women')

df
        category gender sub-category     title
0  health&beauty  women       makeup   lipbalm
1  health&beauty  women       makeup  lipstick
2            NaN  women          NaN  lipgloss

mask根据提供的掩码隐式地将新值应用于列。

另一答案

或者只使用loc作为@ COLDSPEED答案的选项3

cond = (df['gender'].isnull()) & (df['title'].str.contains('lip'))
df.loc[cond, 'gender'] = 'women'


    category        gender  sub-category    title
0   health&beauty   women   makeup          lipbalm
1   health&beauty   women   makeup          lipstick
2   NaN             women       NaN         lipgloss
另一答案

如果我们使用NaN值,fillna可以是方法之一:-)

df.gender=df.gender.fillna(df.title.str.contains('lip').replace(True,'women'))
df
Out[63]: 
        category gender sub-category     title
0  health&beauty  women       makeup   lipbalm
1  health&beauty  women       makeup  lipstick
2            NaN  women          NaN  lipgloss

以上是关于使用pandas时,为什么会出现AttributeError?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

为啥在指定编码 utf-8 时 pandas read_csv 会出现 unicode 错误? [复制]

为结构实现特征时,为什么会出现“缺少生命周期说明符”或“错误的类型参数数”?

python出现AttributeError: module ‘xxx’ has no attribute ‘xxx’错误时,两个解决办法

Python查看pandas版本报错:AttributeError: module ‘pandas‘ has no attribute ‘_version_‘

导入 Pandas 时出错

使用DataBinding出现 error: duplicate attribute