Pandas 错误“只能将 .str 访问器与字符串值一起使用”

Posted 2023-03-12

【中文标题】Pandas 错误“只能将 .str 访问器与字符串值一起使用”

【英文标题】：Pandas error "Can only use .str accessor with string values"

【发布时间】：2016-02-15 00:32:01

【问题描述】：

我有以下输入文件：

"Name",97.7,0A,0A,65M,0A,100M,5M,75M,100M,90M,90M,99M,90M,0#,0N#,

我正在阅读它：

#!/usr/bin/env python

import pandas as pd
import sys
import numpy as np

filename = sys.argv[1]
df = pd.read_csv(filename,header=None)
for col in df.columns[2:]:
    df[col] = df[col].str.extract(r'(\d+\.*\d*)').astype(np.float)

print df

但是，我得到了错误

    df[col] = df[col].str.extract(r'(\d+\.*\d*)').astype(np.float)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/generic.py", line 2241, in __getattr__
    return object.__getattribute__(self, name)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/base.py", line 188, in __get__
    return self.construct_accessor(instance)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/base.py", line 528, in _make_str_accessor
    raise AttributeError("Can only use .str accessor with string "
AttributeError: Can only use .str accessor with string values, which use np.object_ dtype in pandas

这在 pandas 0.14 中工作正常，但在 pandas 0.17.0 中不起作用。

【参考方案1】：

在这种情况下，我们必须在该系列上使用str.replace() 方法，但首先我们必须将其转换为str 类型：

df1.Patient = 's125','s45',s588','s244','s125','s123'
df1 = pd.read_csv("C:\\Users\\Gangwar\\Desktop\\competitions\\cancer prediction\\kaggle_to_students.csv")
df1.Patient = df1.Patient.astype(str)
df1['Patient'] = df1['Patient'].str.replace('s','').astype(int) 

【参考方案2】：

我在 Eclipse 中工作时遇到此错误。事实证明，项目解释器以某种方式（我相信在更新之后）重置为 Python 2.7。将其设置回 Python 3.6 解决了这个问题。这一切都导致了几次崩溃、重新启动和警告。经过几分钟的麻烦，现在似乎已解决。

虽然我知道这不是这里提出的问题的解决方案，但我认为它可能对其他人有用，因为我在搜索此错误后来到此页面。

【参考方案3】：

发生这种情况是因为您的最后一列是空的，所以它被转换为NaN：

In [417]:
t="""'Name',97.7,0A,0A,65M,0A,100M,5M,75M,100M,90M,90M,99M,90M,0#,0N#,"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(t), header=None)
df

Out[417]:
       0     1   2   3    4   5     6   7    8     9    10   11   12   13  14  \
0  'Name'  97.7  0A  0A  65M  0A  100M  5M  75M  100M  90M  90M  99M  90M  0#   

    15  16  
0  0N# NaN  

如果您将范围分割到最后一行，那么它可以工作：

In [421]:
for col in df.columns[2:-1]:
    df[col] = df[col].str.extract(r'(\d+\.*\d*)').astype(np.float)
df

Out[421]:
       0     1   2   3   4   5    6   7   8    9   10  11  12  13  14  15  16
0  'Name'  97.7   0   0  65   0  100   5  75  100  90  90  99  90   0   0 NaN

或者，您可以只选择 object dtype 的列并运行代码（跳过第一个列，因为这是“名称”条目）：

In [428]:
for col in df.select_dtypes([np.object]).columns[1:]:
    df[col] = df[col].str.extract(r'(\d+\.*\d*)').astype(np.float)
df

Out[428]:
       0     1   2   3   4   5    6   7   8    9   10  11  12  13  14  15  16
0  'Name'  97.7   0   0  65   0  100   5  75  100  90  90  99  90   0   0 NaN

【讨论】：

谢谢！这是 0.17 中的新功能吗？

自0.14.1以来一直存在

发出警告/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/ipykernel_launcher.py:2: FutureWarning: currently extract(expand=None) means expand=False (return Index/Series/DataFrame) but in a future version of pandas this will be changed to expand=True (return DataFrame)