states = var.state_names AttributeError: 'str' object has no attribute 'state_names'
时间: 2023-07-11 11:15:33 浏览: 111
很抱歉,我之前的代码有误。`var`是一个字符串,不是一个`Variable`对象,因此它没有`state_names`属性。如果你知道变量的状态名称,你可以手动将其添加到`DataFrame`中。以下是修改后的代码:
```
import pandas as pd
from pgmpy.factors.discrete import DiscreteFactor
# 假设factor是一个DiscreteFactor对象
data = {'+': factor.values.flatten()}
for i, var in enumerate(factor.variables):
if isinstance(var, str):
data[var] = factor.assignment[:, i]
else:
states = var.state_names
data[var.name] = [states[int(idx)] for idx in factor.assignment[:, i]]
df = pd.DataFrame(data)
```
这段代码检查每个变量是否是一个`Variable`对象。如果是,它将使用`state_names`属性将变量的状态名称添加到`DataFrame`中。否则,它将假定变量的名称已经包含在`DiscreteFactor`对象中,并将变量的值添加到`DataFrame`中。
相关问题
self.istate = cell_multi.zero_state(batch_size=self.batch_size, dtype=tf.float32) AttributeError: 'StackedRNNCells' object has no attribute 'zero_state'
这个错误是因为在 TensorFlow 2.x 版本中,`tf.nn.rnn_cell.StackedRNNCells` 已经被弃用,取而代之的是 `tf.keras.layers.StackedRNNCells`。而 `tf.keras.layers.StackedRNNCells` 中没有 `zero_state` 方法。解决方法是使用 `tf.keras.layers.StackedRNNCells` 的 `get_initial_state` 方法来获取初始状态,例如:
```
init_state = model.layers[0].get_initial_state(inputs=None, batch_size=self.batch_size, dtype=tf.float32)
```
其中 `model` 是 `tf.keras.Sequential` 类型的模型,第一个层是 `tf.keras.layers.StackedRNNCells` 类型的层,`inputs` 是输入的数据,这里设置为 None。这样就可以获取初始状态了。
pd.read_sql AttributeError: 'str' object has no attribute '_execute_on_connection'
您好!根据您提供的引用内容和,以及问题描述,产生这个错误的原因是您传递给pd.read_sql()函数的第一个参数是一个字符串而不是一个SQL查询语句。根据官方文档,pd.read_sql()函数的第一个参数应该是一个有效的SQL查询语句。当您传递一个字符串时,它会被解释为一个无效的查询语句,并导致'AttributeError: 'str' object has no attribute '_execute_on_connection'错误。
为了解决这个问题,您需要确保您传递给pd.read_sql()函数的第一个参数是一个有效的SQL查询语句。您可以使用引用中的示例代码作为参考,将您想要执行的SQL查询语句作为字符串传递给pd.read_sql()函数。例如,将"SELECT cool_stuff FROM hive_table"替换为您要执行的实际查询语句。
以下是一个示例代码,展示了如何正确使用pd.read_sql()函数来执行SQL查询并将结果存储在一个DataFrame中:
```python
import pandas as pd
from pyhive import hive
# 创建Hive连接
conn = hive.Connection(host='localhost', user='root', password='123456', port=...)
# 执行SQL查询并将结果存储在DataFrame中
query = "SELECT cool_stuff FROM hive_table"
df = pd.read_sql(query, conn)
# 打印结果
print(df)
```
请注意,您需要根据实际情况修改连接参数和查询语句,以便正确连接到您的数据库并执行所需的查询。
希望这可以帮助到您!如有更多问题,请随时提问。