'DataFrame' object has no attribute 'sum'

这个错误信息通常出现在使用 Pandas 的 DataFrame 对象时，当你尝试使用 .sum() 方法对 DataFrame 进行求和时，但实际上 DataFrame 对象并没有 .sum() 方法。

可能的原因有两个：

1. DataFrame 中的某些列的数据类型不是数字类型，无法进行求和操作。你可以使用 .info() 方法查看 DataFrame 中每列的数据类型，并确保你尝试求和的列都是数字类型。
2. DataFrame 中没有数据，因此无法进行求和操作。你可以使用 .shape 属性查看 DataFrame 的形状，确保 DataFrame 中包含数据。

如果以上两个原因都不是问题的根本原因，你可以尝试使用 .apply() 方法对 DataFrame 进行求和，例如：

df.apply(lambda x: x.sum())

这将对 DataFrame 中的每一列进行求和操作。

相关问题

attributeerror: 'dataframe' object has no attribute 'comsum

AttributeError: 'DataFrame'对象没有属性'comsum'

AttributeError是当你尝试访问一个对象不存在的属性时会出现的错误。根据错误提示，DataFrame对象没有名为'comsum'的属性。

可能的原因是你想要访问的属性拼写错误，或者是该属性确实不存在。为了解决这个错误，你需要确保你正在访问正确的属性。

如果你想要访问的属性实际上是comsum而不是comsum，那么可能是一个拼写错误。请检查你的代码，确保拼写正确。

如果你的意思是访问DataFrame对象中某一列的和，应该使用sum()函数而不是comsum()函数。你可以使用以下代码来计算和：

sum_result = df['列名'].sum()

其中，df是你的DataFrame对象，'列名'是你想要计算和的列名。这将返回该列的和值，并且不会出现AttributeError错误。

'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。