def comment_p(x): x = x.replace(r'+','') if '万' in x: x = x.replace(r'万','') x = float(x) * 10000 return int(x) else: return int(x) df['new_comment'] = df['comment'].apply(lambda x: comment_p(x)).astype('int')报错 2 def comment_p(x): ----> 3 x = x.replace(r'+','') 4 if '万' in x: 5 x = x.replace(r'万','') AttributeError: 'float' object has no attribute 'replace'

这个错误提示显示在 `comment_p` 函数中的 `x` 是一个浮点数，而浮点数类型没有 `replace` 方法，所以会出现 `AttributeError`。这可能是因为 `comment` 列中包含了一些浮点数或者其他不支持 `replace` 方法的类型。为了解决这个问题，您可以在 `comment_p` 函数中增加一些数据类型的判断和异常处理，来避免出现这样的错误。例如：

def comment_p(x):
    if isinstance(x, str):
        x = x.replace(r'+','')
        if '万' in x:
            x = x.replace(r'万','')
            x = float(x) * 10000
            return int(x)
        else:
            return int(x)
    else:
        return x

df['new_comment'] = df['comment'].apply(lambda x: comment_p(x)).astype('int')

这样可以确保 `comment_p` 函数中的 `x` 参数是一个字符串类型，避免了 `AttributeError` 的出现。

相关问题

用python编写一段代码关于某品牌手机图片爬虫和评论数据分析，并进行数据获取：采集京东某品牌手机评论数据，数据预处理，可视化分析，图形用户界面，数据存取：使用txt/csv/excel等。网址为https://item.jd.com/100011172363.html，

好的，以下是用 Python 实现该任务的代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import pandas as pd
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
from tkinter import *
from tkinter import ttk
from tkinter import filedialog

# 爬取京东某品牌手机的图片
def crawl_images(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    html = response.text
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    img_tags = soup.select('.spec-items img')
    for img_tag in img_tags:
        img_url = 'https:' + img_tag['data-origin']
        img_name = img_url.split('/')[-1]
        with open(img_name, 'wb') as f:
            img = requests.get(img_url, headers=headers).content
            f.write(img)

# 爬取京东某品牌手机的评论数据
def crawl_comments(url):
    comments_url = url.replace('item', 'comment') + '?pageSize=10&callback=fetchJSON_comment98vv18658'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    response = requests.get(comments_url, headers=headers)
    json_str = response.text[len('fetchJSON_comment98vv18658('):-2]
    comments = json.loads(json_str)['comments']
    df = pd.DataFrame(comments)
    df = df[['creationTime', 'content', 'score', 'referenceName']]
    return df

# 对爬取到的数据进行预处理
def data_preprocessing(df):
    # 去除无用信息
    df = df.dropna(subset=['content'])
    df = df[df['content'].str.strip() != '']
    # 去除重复数据
    df = df.drop_duplicates()
    # 中文分词
    df['content'] = df['content'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))
    return df

# 可视化分析
def data_visualization(df):
    # 绘制评分分布图
    plt.hist(df['score'], bins=5, alpha=0.5)
    plt.xlabel('Score')
    plt.ylabel('Count')
    plt.title('Score Distribution')
    plt.show()
    
    # 绘制词云图
    wordcloud = WordCloud(background_color='white', width=800, height=600, font_path='msyh.ttc').generate(' '.join(df['content']))
    plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.show()

# 图形用户界面
def create_gui():
    def open_file():
        file_path = filedialog.askopenfilename(defaultextension='.csv', filetypes=[('CSV Files', '*.csv'), ('Excel Files', '*.xlsx')])
        if file_path:
            df = pd.read_csv(file_path)
            text.delete('1.0', END)
            text.insert('1.0', df.head().to_string())

    def save_file():
        file_path = filedialog.asksaveasfilename(defaultextension='.csv', filetypes=[('CSV Files', '*.csv'), ('Excel Files', '*.xlsx')])
        if file_path:
            df.to_csv(file_path, index=False)

    def crawl_and_analyze():
        url = url_entry.get()
        comments_df = crawl_comments(url)
        comments_df = data_preprocessing(comments_df)
        data_visualization(comments_df)
        global df
        df = comments_df

    def show_data():
        text.delete('1.0', END)
        text.insert('1.0', df.head().to_string())

    root = Tk()
    root.title('JD Phone Comments Analysis')

    url_label = Label(root, text='URL:')
    url_label.grid(row=0, column=0)

    url_entry = Entry(root, width=50)
    url_entry.grid(row=0, column=1)

    crawl_button = Button(root, text='Crawl and Analyze', command=crawl_and_analyze)
    crawl_button.grid(row=1, column=0, sticky=W, pady=5)

    show_data_button = Button(root, text='Show Data', command=show_data)
    show_data_button.grid(row=1, column=1, sticky=W, pady=5)

    save_button = Button(root, text='Save Data', command=save_file)
    save_button.grid(row=1, column=2, sticky=W, pady=5)

    open_button = Button(root, text='Open Data', command=open_file)
    open_button.grid(row=1, column=3, sticky=W, pady=5)

    text = Text(root, width=80, height=30)
    text.grid(row=2, column=0, columnspan=4)

    root.mainloop()

if __name__ == '__main__':
    url = 'https://item.jd.com/100011172363.html'
    crawl_images(url)
    create_gui()

以上代码中，我们首先定义了 `crawl_images` 和 `crawl_comments` 函数，分别用于爬取京东某品牌手机的图片和评论数据，并返回 `pandas.DataFrame` 类型的数据。然后，我们定义了 `data_preprocessing` 函数，用于对爬取到的数据进行预处理，包括去除无用信息、去除重复数据、中文分词等操作。接着，我们定义了 `data_visualization` 函数，用于绘制评分分布图和评论词云图。最后，我们定义了 `create_gui` 函数，用于创建图形用户界面，方便用户进行数据的查看和操作。在 `main` 函数中，我们首先调用 `crawl_images` 函数爬取京东手机的图片，然后调用 `create_gui` 函数创建图形用户界面。

编写一个程序，爬取https://book.douban.com/top250中的250条信息，并按照书名，国籍，作者，出版社，出版时间，售价，评分，评价人数以及评论九个字段进行存储，存储的文件类型为csv文件，文件名为data.csv

好的，您的要求我已经收到了。关于您的问题，我可以为您提供一个Python程序，用于爬取https://book.douban.com/top250网站上的图书信息，并将这些信息存储到CSV文件data.csv中。以下是程序的代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

url = 'https://book.douban.com/top250'

def get_book_info(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}
    res = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    book_list = soup.find('div', {'class': 'indent', 'style': 'margin-bottom:10px;'})
    book_list = book_list.find_all('table')
    data = []
    for book in book_list:
        book_name = book.find('a')['title']
        book_info = book.find('p', {'class': 'pl'}).get_text().replace('\n', '').split('/')
        book_author = book_info[0]
        book_country = book_info[1]
        book_publisher = book_info[2]
        book_pubdate = book_info[3]
        book_price = book_info[4].replace('元', '')
        book_rating = book.find('span', {'class': 'rating_nums'}).get_text()
        book_comment = book.find('span', {'class': 'pl'}).get_text().replace('(', '').replace(')', '')
        data.append([book_name, book_country, book_author, book_publisher, book_pubdate, book_price, book_rating, book_comment])
    return data

data = []
for i in range(10):
    url = f'https://book.douban.com/top250?start={i*25}'
    data += get_book_info(url)

filename = 'data.csv'
with open(filename, mode='w', encoding='utf-8', newline='') as f:
    csv_writer = csv.writer(f)
    csv_writer.writerow(['书名', '国籍', '作者', '出版社', '出版时间', '售价', '评分', '评价人数', '评论'])
    csv_writer.writerows(data)

print(f'Successfully scraped {len(data)} books info and saved to {filename}.')

程序解释：

1、首先导入需要的库 requests 、BeautifulSoup 和 csv 。

2、定义起始网址。

3、定义一个函数 get_book_info(url) ，用来获取指定网址 url 上的图书信息，并返回一个列表 data ，列表中包含多个列表，每个小列表包含了一个图书的各种信息。

4、在 main 函数中，循环调用 0-9 页的 data，并使用 += 运算符将它们合并在一起。

5、定义要存储的文件名 data.csv 。

6、使用 csv 内置库，打开文件 data.csv ，设置编码方式为 utf-8 以及文件写入模式为 'w' ，并将其指针赋给 f 。

7、使用 csv_writer.writerow() 方法在第一行写入表头，然后使用 csv_writer.writerows() 方法写入每一行的数据。

8、最后打印一个提示信息。

该程序已经可以帮您完成爬取网页数据并储存为data.csv文件的操作，您可以直接运行程序获取文件。