AttributeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_16652\3201586645.py in 16 17 # 按月份统计饭店营业情况 ---> 18 df['月份'] = df['日期'].dt.month 19 monthly_sales = df.groupby('月份')['销量'].sum() 20 e:\python\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in __getattr__(self, name) 5573 ): 5574 return self[name] -> 5575 return object.__getattribute__(self, name) 5576 5577 def __setattr__(self, name: str, value) -> None: e:\python\lib\site-packages\pandas\core\accessor.py in __get__(self, obj, cls) 180 # we're accessing the attribute of the class, i.e., Dataset.geo 181 return self._accessor --> 182 accessor_obj = self._accessor(obj) 183 # Replace the property with the accessor object. Inspired by: 184 # https://www.pydanny.com/cached-property.html e:\python\lib\site-packages\pandas\core\indexes\accessors.py in __new__(cls, data) 507 return PeriodProperties(data, orig) 508 --> 509 raise AttributeError("Can only use .dt accessor with datetimelike values") AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values

这个错误通常表示你正在尝试使用不支持 dt 属性的数据类型。在这个具体的错误信息中，似乎是在尝试使用 Pandas DataFrame 中的某个方法时出现了问题，因为 DataFrame 中的数据类型不是 datetime-like 类型，无法使用 dt 属性。可能的原因是你的 DataFrame 中日期列的数据类型不是 datetime 类型，而是字符串或其他类型。你需要将日期列的数据类型转换为 datetime 类型，才能使用 dt 属性。你可以使用以下语句将日期列转换为 datetime 类型：

df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

然后再尝试对日期列使用 dt 属性，如下所示：

df['月份'] = df['日期'].dt.month
monthly_sales = df.groupby('月份')['销量'].sum()

这样就能按月份统计饭店营业情况了。

相关问题

AttributeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_5316\1724028029.py in <module> ----> 1 data=wine_data.iloc[:,1:] 2 targe=wine_data.iloc[:,0] AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'

这是一个 Python 异常，表示尝试访问一个不存在的属性或方法。在你的情况下，它告诉你 numpy 数组对象没有名为 `iloc` 的属性，因此你不能使用 `iloc` 方法来访问数组的元素。

`iloc` 方法是 pandas 数据框架对象的方法。如果你想使用 `iloc` 方法来访问数据，请确保你的数据是 pandas 数据框架对象，而不是 numpy 数组对象。

要解决这个问题，你可以在将数据加载到 numpy 数组中之前，将数据加载到 pandas 数据框架中。你可以使用 pandas 库中的 `read_csv` 函数来加载 CSV 文件并将其转换为 pandas 数据框架。例如，以下代码将 CSV 文件加载到 `wine_data` 数据框架中：

import pandas as pd

wine_data = pd.read_csv('wine.csv')

然后，你可以使用 `iloc` 方法来访问数据框架中的元素，如下所示：

data = wine_data.iloc[:, 1:]
target = wine_data.iloc[:, 0]

这将返回数据框架中第 1 列以及从第 2 列到最后一列的所有列作为数据，以及第 0 列作为目标。

AttributeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_15340/867494765.py in <module> 72 73 #公司类型 ---> 74 company_type = i.select_one( 75 'div > div:nth-child(1) > a > div.iteminfo__line.iteminfo__line2 > div.iteminfo__line2__compdesc' 76 ).text AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'text'

这个错误可能是由于在使用 `select_one()` 方法时，没有找到符合选择器条件的元素，导致返回了 `None`。因为 `None` 对象没有 `text` 属性，所以出现了 `'NoneType' object has no attribute 'text'` 的错误。

你可以在使用 `select_one()` 方法前，先使用 `select()` 方法来检查是否有符合条件的元素存在，如果有，则再使用 `select_one()` 方法来选择元素，否则可以进行错误处理。例如：

company_type_element = i.select('div > div:nth-child(1) > a > div.iteminfo__line.iteminfo__line2 > div.iteminfo__line2__compdesc')
if company_type_element:
    company_type = company_type_element[0].text
else:
    company_type = 'N/A'

这里先使用 `select()` 方法来获取符合条件的所有元素，然后判断列表中是否有元素存在，如果有，则使用 `select_one()` 方法来选择第一个元素并获取其文本内容，否则将 `company_type` 设置为 `'N/A'`。这样可以避免出现 `'NoneType' object has no attribute 'text'` 的错误。