data['salaryMonth'].map(lambda x:x.replace('薪','')) AttributeError: 'int' object has no attribute 'replace'
时间: 2023-09-24 12:05:53 浏览: 39
这个错误是因为在使用 `map` 函数时,对整数类型的数据进行了 `replace` 操作,而 `replace` 是字符串类型的方法,无法作用于整数类型的数据。
可能的原因是 `data['salaryMonth']` 中包含了一些整数类型的数据,而你在对其进行 `map` 操作时,没有进行类型判断和处理。
你可以先使用 `dtype` 函数查看 `data['salaryMonth']` 中的数据类型,然后根据数据类型进行操作。如果是整数类型,可以将其转换为字符串类型,再进行 `replace` 操作。你可以尝试以下代码:
```
data['salaryMonth'] = data['salaryMonth'].astype(str).map(lambda x:x.replace('薪',''))
```
其中,`astype` 函数将整数类型转换为字符串类型,然后再进行 `map` 和 `replace` 操作。
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res=lines.map(lambda x:x.split(,).map(lambda x:x[0]))
这是一个Spark的代码片段,假设`lines`是一个RDD或DataFrame对象,它包含了一些逗号分隔的字符串。这段代码的作用是将每个逗号分隔的字符串拆分成一个字符串数组,并取出每个字符串数组中的第一个元素,然后将这些第一个元素组成一个新的RDD或DataFrame对象`res`。
具体来说,`lines.map(lambda x:x.split(',').map(lambda x:x[0]))`中的`map`函数是一个转换操作,它会对`lines`中的每个元素应用指定的函数。在这个例子中,指定的函数是一个lambda表达式`lambda x:x.split(',').map(lambda x:x[0])`,它会将每个逗号分隔的字符串拆分成一个字符串数组,并对数组中的每个元素应用另一个lambda表达式`lambda x:x[0]`,取出每个字符串的第一个字符。最后,`map`函数返回一个新的RDD或DataFrame对象`res`,其中包含了所有第一个字符组成的字符串数组。
.map(lambda x:x.days)
这是Python中对日期时间对象进行操作的一种方式。具体来说,`.map(lambda x:x.days)` 是对一个日期时间对象的每个元素(通常是一个列表或者DataFrame中的列)进行操作,将其转换为相对于日期时间的起始点(通常是1970年1月1日)的天数。这个操作可以用于处理时间序列数据,例如计算两个日期之间的天数差异。