if df2['RECIPE'].str[:5] == select_chars.any(): AttributeError: 'str' object has no attribute 'any'
时间: 2024-06-16 11:04:17 浏览: 22
根据你提供的引用内容,你遇到了一个AttributeError错误,错误信息是"'str' object has no attribute 'any'"。这个错误是因为你在字符串对象上调用了any()方法,而字符串对象没有any()方法。any()方法是用于判断可迭代对象中是否存在至少一个为True的元素。所以,你需要将df2['RECIPE'].str[:5] == select_chars.any()这行代码进行修改。
你可以使用isin()方法来解决这个问题。isin()方法用于判断Series或DataFrame中的元素是否在给定的列表或数组中。下面是修改后的代码示例:
```python
df2[df2['RECIPE'].str[:5].isin(select_chars)]
```
这样,你就可以判断df2['RECIPE']列中的元素的前5个字符是否在select_chars列表中,并返回符合条件的行。
相关问题
df2=df2.sample(10000) AttributeError: 'ExcelFile' object has no attribute 'sample'
引用中提到了一个错误:AttributeError: 'str' object has no attribute 'isoformat',这个错误通常发生在将字符串对象当作日期对象处理时。要解决这个错误,可以检查代码中是否将字符串对象正确转换为日期格式,例如使用datetime模块的相关函数进行转换。
引用中提到了另一个错误:AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'concat'。这个错误通常发生在尝试使用pandas库的DataFrame对象的concat方法时。要解决这个错误,可以检查代码中是否正确地导入了pandas库,以及是否正确地调用了DataFrame对象的concat方法。
引用中提到了一段代码,其中使用了DataFrame对象的concat方法进行列合并。这段代码的目的是将df2的"prices"列与df1进行合并,并将结果保存在df3中。然后通过print函数打印df3的内容。这段代码的错误在于使用了错误的语法,应该是使用等号进行赋值操作,而不是使用concat方法进行合并。正确的写法应该是df3 = df1['prices'].concat(df2, axis=1)。
回答你的问题,df2=df2.sample(10000)的错误是AttributeError: 'ExcelFile' object has no attribute 'sample'。这个错误发生在尝试对ExcelFile对象调用sample方法时。要解决这个错误,可以检查代码中是否正确地导入了pandas库,并且是否正确地将Excel文件加载为DataFrame对象。另外,确保DataFrame对象的名称正确并且已经成功加载了Excel文件。
修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)
你的修改看起来是正确的,但是我建议你在读取文件时使用参数 na_values='?' 来将 '?' 转换为 NaN 值,以便更好地处理缺失值。下面是修改后的程序:
```python
import pandas as pd
from scipy.spatial import KDTree
df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?')
df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?')
tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values)
k = 4
distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k)
values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values
mean_values = values.mean(axis=1)
df1.iloc[:, 2] = mean_values
df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)
```
这样做可以帮助你更好地处理缺失值,避免程序出现异常。
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