AttributeError: 'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'swifter'

这个错误通常是因为使用了 pandas 的 groupby 方法对数据进行分组后，尝试调用 swifter 方法进行加速，但是 DataFrameGroupBy 对象并没有 swifter 方法，导致了 AttributeError 错误。

swifter 是一个第三方库，可以加速 pandas 的 apply 函数。它通过使用 Dask 或者 Ray 进行并行处理来提高 apply 函数的执行速度。但是它只能应用于 DataFrame 或者 Series 对象上的 apply 函数。

如果你想在分组后对数据进行加速处理，可以考虑使用 Pandas 的内置函数 apply 或者 agg。你也可以使用其他的第三方库来实现分组后的加速处理。

相关问题

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append' AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'

这个错误通常是因为pandas DataFrame对象没有append方法导致的。相反，您可以使用concat方法将两个DataFrame对象连接在一起。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 使用concat方法将两个DataFrame对象连接在一起
df3 = pd.concat([df1, df2])

# 打印结果
print(df3)

AttributeError: DataFrame object has no attribute iteritems

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'iteritems' 是一个常见的错误，通常在使用较新版本的pandas库时出现。在较新的版本中，iteritems()方法已被弃用，并被items()方法所取代。

要解决这个错误，你需要将iteritems()方法替换为items()方法。下面是一个示例代码，演示如何使用items()方法来迭代DataFrame对象的键值对：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['A', 'B', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用items()方法迭代键值对
for key, value in df.items():
    print(key, value)

在上面的代码中，使用items()方法替代了iteritems()方法来迭代DataFrame对象的键值对。你可以根据实际需求来处理键值对的数据。

希望这个解决方法能帮助到你。如果你还有其他问题，请随时提问。