if row['org. SMEC M/N'].isna(): AttributeError: 'str' object has no attribute 'isna'

这个错误提示的意思是在Python编程中，尝试对一个字符串（`str`对象）使用`isna()`方法，这是`pandas`库中的一个函数，用于检查DataFrame中的值是否缺失（`NaN`）。然而，字符串对象并不具备这种属性，所以会抛出`AttributeError`。

如果遇到这个错误，通常是因为你在操作数据时将非数据结构（如字符串）误认为可以进行缺失值检查的数据结构（如`pandas` DataFrame或Series）。解决这个问题，你需要确认`row['org. SMEC M/N']`是一个包含数值或空值的数据项，而不是直接的字符串。你可以通过检查数据类型或使用其他方法来判断元素是否能被`isna()`处理：

if not isinstance(row['org. SMEC M/N'], pd.Series) or row['org. SMEC M/N'].dtype != float: # 或者换成其他适合的数据类型检查
    print("当前项不是可以进行isna()检查的数据类型")
else:
    if pd.isnull(row['org. SMEC M/N']):  # 使用pd.isnull替代isna()
        # 进行缺失值处理

相关问题

money_min = PO_data1.groupby(['物料','org. SMEC M/N'])['人民币单价'].min().reset_index()代码如何修改使得获取org. SMEC M/N对应的最低价，并保留物料列数据

如果你想在`money_min`这个计算结果中只保留物料（Material）列和org. SMEC M/N对应的最佳最低单价（即每个物料下的最低价格），你可以稍微调整一下代码。这里假设`PO_data1`是一个Pandas DataFrame，我们可以这样操作：

# 保持原始数据结构，只选择需要的列
money_min = PO_data1[['物料', 'org. SMEC M/N', '人民币单价']]

# 按照物料和org. SMEC M/N分组，然后找到每组的最小价格
money_min_grouped = money_min.groupby(['物料', 'org. SMEC M/N'])['人民币单价'].min()

# 添加一个新的列记录最小价格，如果有多行则保留第一条记录
money_min_with_min_price = money_min.merge(money_min_grouped, on=['物料', 'org. SMEC M/N'], how='left', suffixes=('', '_min'))

# 删除原来的单价列，保留新的最低单价列
money_min_with_min_price = money_min_with_min_price.drop('人民币单价', axis=1)

# 如果需要把NaN替换为None或其他值，可以在这里添加相应处理
money_min_with_min_price.fillna(value=None, inplace=True)  # 默认情况下，未匹配到的行将填充NaN

money_min_with_min_price.head()  # 查看结果

GR_['org. SMEC M/N+分类+是否清洗'] = (GR_[['org. SMEC M/N', '分类', '是否清洗']].astype('str') .agg('-'.join, axis=1))代码运行后，为何会产生nan

该段代码的作用是将 `GR_` 数据框中 'org. SMEC M/N', '分类', 和 '是否清洗' 这三列转换为字符串类型，并通过 `'-'` 符号连接成一个新的列，新列名为 'org. SMEC M/N+分类+是否清洗'。如果原始数据中存在 `NaN`（缺失值），当执行 `.astype('str')` 转换时，`NaN` 将会被转换为字符串 `np.nan`。而当用 `'.agg('-'.join, axis=1)'` 函数对每一行的字符串拼接时，因为 `np.nan` 不是一个可以进行连接的操作，所以在结果中会出现 `NaN`。

具体来说，可能的原因有：
1. 原始数据框 (`GR_`) 中至少有一行在这三个字段之一含有 `NaN`。
2. 如果其中某个字段全都是 `NaN`，那么 `astype('str').agg('-'.join)` 会直接返回整个列的内容，即 `NaN`。

为了避免产生 `NaN`，可以在处理前先检查并处理掉缺失值，例如使用 `fillna()` 方法填充缺失值，或者在 `agg()` 函数中排除包含 `NaN` 的行：

# 先填充缺失值
GR_ = GR_.fillna('')

# 或者过滤掉包含NaN的行
clean_df = GR_[~GR_[['org. SMEC M/N', '分类', '是否清洗']].isnull().any(axis=1)]
GR_['org. SMEC M/N+分类+是否清洗'] = clean_df[['org. SMEC M/N', '分类', '是否清洗']].astype('str').agg('-'.join, axis=1)