碰到错误提示:numpy.ndarray' object has no attribute 'values'如何修改读取数据格式
时间: 2023-10-01 08:07:54 浏览: 44
对于这个问题,可能需要先了解一下数据格式。通常情况下,我们读取数据时使用的是 pandas 库中的 read_csv 函数,读取的数据格式为 DataFrame 类型,而不是 numpy.ndarray 类型。因此,如果出现了 'numpy.ndarray' object has no attribute 'values' 的错误提示,可能是因为数据读取出来的格式不正确,需要进行转换。
可以尝试使用 pandas 库中的 DataFrame.from_records 函数,将 numpy.ndarray 类型的数据转换为 DataFrame 类型。具体代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据,数据格式为 numpy.ndarray
data = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
# 将数据转换为 DataFrame 格式
df = pd.DataFrame.from_records(data)
# 打印 DataFrame 数据
print(df)
```
输出结果为:
```
0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
```
这样就可以将 numpy.ndarray 类型的数据转换为 DataFrame 类型了,避免了 'numpy.ndarray' object has no attribute 'values' 的错误。
相关问题
import xarray as xr import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs def readdat(pth,var): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds[var].values lon=ds['lon'] lat=ds['lat'] # 只读取每年1月的数据 dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:] return lon,lat,dat AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'sel'
这个错误提示是因为你在一个 `numpy.ndarray` 上使用了 `.sel()` 这个 xarray.Dataset 特有的方法。你需要将 `dat` 变量转换成 xarray 的 Dataset 或者 DataArray 类型才能使用 `.sel()` 方法。
你可以尝试将以下代码:
```
dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1]))
dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:]
```
改成:
```
dat = xr.DataArray(dat, coords=[ds['time'], ds['level'], ds['lat'], ds['lon']], dims=['time', 'level', 'lat', 'lon'])
dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1]))
dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01', 500, :, :]
```
这样就可以使用 `.sel()` 方法来选择数据了。
if np.issubdtype(is_numeric.dtypes, np.number): AttributeError: 'numpy.bool_' object has no attribute 'dtypes'怎么修改
抱歉,我之前的回答有误。`np.issubdtype`函数是用来判断一个数据类型是否属于另一个数据类型的子类型,而不是用来判断一组数据是否全部为数字的。正确的判断方式应该是使用`pd.to_numeric`函数将数据转换为数字类型,并检查转换后的结果是否全部为数字。具体修改后的代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel表格中的数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 选择第三到五行的数据
selected_data = data.iloc[2:5, :]
# 将数据转换为数字类型
numeric_data = pd.to_numeric(selected_data.stack(), errors='coerce').values
# 判断数据是否全部为数字
if pd.isna(numeric_data).any():
print("第三到五行不全为数字")
else:
print("第三到五行全部为数字")
```
在这段代码中,`pd.to_numeric`函数用于将数据转换为数字类型,`errors='coerce'`参数用于将不能转换为数字的数据转换为NaN值。`pd.isna(numeric_data)`函数用于检查转换后的结果中是否存在NaN值,如果存在则说明不是全部为数字。