cat_s_df = pd.DataFrame(cat_s.size(), columns=['Count']) ^^^^^^^^^^^^ TypeError: 'int' object is not callable
时间: 2023-11-13 18:46:20 浏览: 39
根据你提供的错误信息,看起来你正在尝试对整数对象调用一个函数。导致这个错误的原因可能是,在你想要调用一个函数的地方,将整数对象当作函数来使用了。
请检查你的代码,并确保你没有意外地将整数对象当作函数来使用。在你想要调用函数的地方,确保你使用了正确的语法。
关于你提到的代码`cat_s_df = pd.DataFrame(cat_s.size(), columns=['Count'])`,请确保`cat_s.size`是一个可调用的函数,并且没有被其他地方的代码改变为整数对象。同时,确保你已经正确导入了`pandas`库。
请检查你的代码中是否有类似的语法错误,并进行相应的修正。如果问题仍然存在,请提供更多的代码细节,以便我可以更好地理解并提供帮助。
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def is_valid_date(date_str): try: datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') return True except ValueError: return False if __name__ == '__main__': df = pd.read_excel('data/s.xlsx') df = pd.DataFrame(df) ds = None for i in df.iterrows(): if is_valid_date(i['合同到期时间'].str): ds.concat(i) print(ds)
这段代码存在几个问题:
1. `pd.read_excel()` 方法需要传入完整的文件路径,你只传入了相对路径 `'data/s.xlsx'`,需要根据实际情况修改为文件的完整路径。
2. `df.iterrows()` 返回的是一个元组,第一个元素是索引值,第二个元素是该索引对应的 Series 对象。因此,在循环中需要使用 `i[1]` 而不是 `i`。
3. `ds` 变量未初始化,需要先赋值为一个 DataFrame 对象。
4. `ds.concat()` 方法需要传入一个 DataFrame 对象,而不是一个元组或 Series 对象。可以使用 `pd.DataFrame(i[1]).T` 将 Series 对象转换为行向量的 DataFrame 对象,再通过 `pd.concat()` 方法将其添加到 `ds` 中。
修改后的代码如下:
```python
import pandas as pd
from datetime import datetime
def is_valid_date(date_str):
try:
datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
return True
except ValueError:
return False
if __name__ == '__main__':
df = pd.read_excel('/path/to/data/s.xlsx')
df = pd.DataFrame(df)
ds = pd.DataFrame()
for i in df.iterrows():
if is_valid_date(i[1]['合同到期时间']):
ds = pd.concat([ds, pd.DataFrame(i[1]).T])
print(ds)
```
df_concat_x = pd.DataFrame() df_concat_y=pd.DataFrame() df_concat_x1=pd.DataFrame() df_concat_y1=pd.DataFrame()如何代码更简洁
你可以使用列表来存储要合并的数据框,然后使用 pandas 的 concat 函数来合并这些数据框,示例代码如下:
df_list = [df_concat_x, df_concat_y, df_concat_x1, df_concat_y1]
df_concat = pd.concat(df_list)
这样就能更简洁地合并多个数据框了。