is_numeric = data.iloc[15].applymap(lambda x: not bool(pattern.search(str(x)))).all().all()AttributeError: 'Series' object has no attribute 'applymap'怎么修改

您可以尝试使用 `apply` 方法替换 `applymap` 方法，因为 `applymap` 方法只适用于 DataFrame 对象，而不适用于 Series 对象。因此，您可以将 `applymap` 方法替换为 `apply` 方法，如下所示：

is_numeric = data.iloc[15].apply(lambda x: not bool(pattern.search(str(x)))).all()

这样，您就可以应用 lambda 函数到 Series 对象中的每个元素，并返回一个包含所有结果的布尔值。

相关问题

import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor # 从Excel文件中读取数据 filename = 'D://数据3.xlsx', sheet_name='0012' df = pd.read_excel(filename) train_data = df.iloc[:, :-1] train_target = df.iloc[:, -1] # 假设当前数据为 current_data current_data = [1, 2, 3, 4, 5] # 训练模型 k = 5 # 设置K值 knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k) knn.fit(train_data, train_target) # 预测当前数据 similar_data_indices = knn.kneighbors([current_data], return_distance=False) similar_data = train_data.iloc[similar_data_indices[0]] prediction = knn.predict(similar_data).mean() print("预测值为：", prediction)这个错误怎么改？

根据您提供的代码和错误信息，我猜测您遇到的错误可能是由于Excel文件中的数据格式不正确。具体来说，可能是由于Excel文件中的某些数据包含了非数字字符，导致在读取数据时出现了错误。

为了解决这个问题，您可以尝试将Excel文件中的所有数据都转换成数字类型。具体来说，您可以使用pandas库中的to_numeric函数将所有数据转换成数字类型。例如，您可以在读取Excel文件时，加入如下代码：

df = pd.read_excel(filename, sheet_name='0012')
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

这个代码会将Excel文件中的所有数据都尝试转换成数字类型。对于那些无法转换成数字的数据，会被转换成NaN。然后，您可以使用dropna函数将所有包含NaN值的行删除，确保数据中只包含数字类型的数据：

df = df.dropna()

这样，您就可以确保从Excel文件中读取到的数据都是数字类型的了，避免了后续使用KNN模型时出现的错误。

def normalize_numeric_data(): global file_path data = pd.read_csv(file_path) numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']) scaler = StandardScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data) data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功，前10行数据如下：\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) 请用中文解释每一句代码含义

1. `def normalize_numeric_data():` - 定义一个名为`normalize_numeric_data`的函数。
2. `global file_path` - 声明`file_path`是一个全局变量，可以在代码的任何地方使用。
3. `data = pd.read_csv(file_path)` - 从指定路径读取一个CSV文件，并将其存储在名为`data`的pandas DataFrame中。
4. `numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64'])` - 选择DataFrame `data`中只包含数字数据（即数据类型为`float64`或`int64`）的列，并将它们存储在名为`numeric_data`的新DataFrame中。
5. `scaler = StandardScaler()` - 创建一个`StandardScaler`类的实例，将用于标准化数字数据。
6. `normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data)` - 对`numeric_data` DataFrame应用`scaler`对象的`fit_transform`方法，将数据标准化为均值为0，标准差为1的数据。
7. `data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data` - 通过选择所有行和包含数字数据的列，并将它们赋值为`normalized_data`数组中的值，将`data` DataFrame中的原始数字数据替换为标准化数据。
8. `text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功，前10行数据如下：\n")` - 向一个名为`text_output`的tkinter文本小部件插入一条消息，指示数字数据已成功标准化。
9. `text_output.insert(tk.END, str(data.head(10)))` - 将新标准化的`data` DataFrame的前10行插入`text_output`文本小部件中，以便用户可以在数据标准化后查看数据长什么样子。