AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'drop_duplicates'

针对引用[1]中的错误，这个错误通常是因为代码中的某个变量的值为None，而None没有find_all()方法，所以会报错。解决方法是在使用find_all()方法之前，先判断变量是否为None，例如可以使用if语句进行判断。

针对引用中的问题，'NoneType' object has no attribute 'drop_duplicates'错误通常是因为数据类型不匹配，drop_duplicates()方法只能用于数据类型为DataFrame或Series的对象上。如果要去除列表中的重复元素，可以先将列表转换为DataFrame或Series对象，然后再使用drop_duplicates()方法。

以下是一个例子：

import pandas as pd

list1 = [1, 2, 3, 2, 1]
s = pd.Series(list1)
s = s.drop_duplicates()
print(s.tolist()) # 输出：[1, 2, 3]

相关问题

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'drop_duplicates

这个错误通常是因为你的 DataFrame 变量是 NoneType，而不是一个 DataFrame 对象。在尝试使用 drop_duplicates() 函数之前，请确保你已经正确地读取和赋值了 DataFrame 变量。同时，也要检查 DataFrame 是否为空或者缺少必要的列。如果问题仍然存在，可以尝试检查代码中是否有其他可能导致该变量变为 NoneType 的错误。

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='8') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:8].values y = data.iloc[:, 0:8].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=64, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=230, batch_size=1000) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1258) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 计算预测的概率 mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) probabilities = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:8]) y_pred_prob['Probability'] = probabilities # 过滤掉和小于6或大于24的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 6), :] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)显示Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\PyCharm Community Edition 2023.1.1\双色球8分区预测模型.py", line 61, in <module> y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'怎么修改

你需要将 `y_pred_filtered` 数组转换为 pandas DataFrame，然后再使用 `drop_duplicates()` 方法进行去重。你可以使用 `pd.DataFrame()` 将 numpy 数组转换为 DataFrame，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
# ... 其他代码 ...

# 对 y_pred 进行过滤和去重
row_sums = np.sum(y_pred, axis=1)
y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 24), :]
y_pred_filtered_df = pd.DataFrame(data=y_pred_filtered, columns=data.columns[:8])
y_pred_filtered_df.drop_duplicates(inplace=True)

# 打印预测结果
print('Predicted values with probabilities:')
print(y_pred_filtered_df)

这应该可以解决你遇到的问题。