pytorch出现 AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'ORGCODE' 如何解决
时间: 2024-08-12 17:04:37 浏览: 42
这个错误通常发生在尝试访问Pandas DataFrame对象中不存在的属性`ORGCODE`时。`AttributeError`表示Python对象缺少你所请求的属性。要解决这个问题,你可以按照以下步骤操作:
1. 首先,检查`ORGCODE`是否真的存在于你的DataFrame中。你可以使用`df.columns`查看DataFrame的所有列名,确认一下`ORGCODE`是否在里面。
```python
print(df.columns)
```
2. 如果`ORGCODE`确实是存在的,可能是大小写不匹配或者是拼写错误。请确保你在引用时使用的列名与DataFrame实际的列名一致。
3. 如果`ORGCODE`是你自定义添加的列,确保你已经成功地添加并且数据已经被更新到DataFrame里了。
4. 如果你是从数据库或其他数据源读取的数据,可能需要确保数据加载过程中已经正确包含了`ORGCODE`列。
5. 如果以上都不对,有可能是某个函数、库或者你的代码在处理DataFrame之前没有正确设置或初始化,导致它找不到该属性。检查这部分的代码,确保在访问属性之前,DataFrame已经被正确构建并赋值了。
如果问题仍然存在,提供具体的代码片段会更有帮助,以便于更好地定位问题所在。
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要解决此错误,您可以检查以下几个方面:
1. 确保您正确地初始化了相关对象。例如,如果您正在使用DICOM图像数据,您需要确保正确地加载和解析DICOM文件,并将其转换为适当的PyTorch张量或数组。
2. 检查您正在访问的属性是否存在于对象中。在这种情况下,您需要确保您正在访问的属性“pixel_array”确实存在于对象中。您可以使用dir()函数来查看对象的属性列表,并确保所需的属性存在。
3. 确保您正确地传递了参数。如果您正在调用函数或方法,并且将字符串对象传递给了期望其他类型对象的参数,那么您需要检查传递的参数是否正确。可能需要将字符串转换为其他类型的对象,以便正确地使用。
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例如:
```python
# 错误示例:
model_dict = {'linear': nn.Linear(10, 5)}
output = model_dict.predict(some_input) # 这会引发错误
# 正确示例:
model = nn.Linear(10, 5)
output = model(forward=some_input) # 使用模型实例的.forward()方法
```
如果你已经加载了模型并想进行预测,应该先确保你的`model_dict`不是直接的字典,而是包含了模型的实际实例,或者是从模型类加载了模型之后的结果。检查一下你的代码,看看是否正确创建并初始化了模型,并将其用于预测操作。