'list' object has no attribute 'quantile

'list' object has no attribute 'quantile' 是因为列表对象没有quantile属性。在代码中，你将numpy数组转换为了DataFrame，然后尝试使用DataFrame的quantile函数计算分位数。然而，你可能错误地将DataFrame转换为了列表对象，而不是使用DataFrame的方法。为了解决这个问题，你可以使用正确的DataFrame对象调用quantile函数，而不是列表对象。

添加代码示例:
import pandas as pd
import numpy as np

out=[]
y = np.array([12,13,14,19,21,23,45])
yy = pd.DataFrame(y)

def iqr_outliers(df):
q1 = df.quantile(0.25)
q3 = df.quantile(0.75)
iqr = q3-q1
Lower_tail = q1 - 1.5 * iqr
Upper_tail = q3 + 1.5 * iqr
for i in df.iloc[:,0]:
if i > float(Upper_tail) or i < float(Lower_tail):
out.append(i)
print("Outliers:",out)

iqr_outliers(yy)

相关问题

AttributeError: 'list' object has no attribute 'quantile'

这个错误通常是因为你正在尝试在一个列表对象上调用quantile方法，而列表对象并没有这个方法。quantile方法是pandas库中DataFrame和Series对象的方法，用于计算分位数。如果你想使用quantile方法，你需要将你的数据转换为DataFrame或Series对象。你可以使用pandas库中的DataFrame或Series函数将列表转换为DataFrame或Series对象，然后再调用quantile方法。例如，如果你有一个名为my_list的列表，你可以使用以下代码将其转换为Series对象并计算第50个百分位数：

import pandas as pd
my_series = pd.Series(my_list)
my_quantile = my_series.quantile(0.5)

'Series' object has no attribute 'duplicates' 'Series' object has no attribute 'duplicates' 'Series' object has no attribute 'duplicates' 'Series' object has no attribute 'duplicates'

非常抱歉，我之前给出的答案有误。在 Pandas 中，确实没有 `duplicates` 方法。正确的方法是使用 `uplicated` 方法来检测重复值，并使用 `sum` 方法计算它们的数量。以下是正确的示例代码：

import pandas as pd

# 假设您有一个名为 dt 的 Series 对象

duplicates_count = dt.duplicated().sum()

print(duplicates_count)

请注意，`dt` 是您的 `Series` 对象的名称，具体名称可能不同。确保您使用正确的 `Series` 名称来执行这些操作。对于 DataFrame 中的列，您需要使用类似的方法来访问该列并进行重复值的计算。