requests_A=test[test.group=='control'].requests requests_B=test[test.group=='experiment'].requests被报错'DataFrame' object has no attribute 'group'
时间: 2024-01-29 09:04:43 浏览: 24
这个错误通常是因为你的 DataFrame 没有 "group" 这个列名。请检查你的 DataFrame 是否包含这个列名,并且确保你正确引用了列名。另外,请注意,DataFrame 中的列名是区分大小写的,因此请确保你的列名大小写与代码中完全匹配。
如果你的 DataFrame 确实没有 "group" 这一列,那么你需要先在 DataFrame 中添加这个列,然后再执行你的代码。例如:
```
test['group'] = ['control', 'control', 'experiment', 'experiment', ...]
```
这个示例代码将 "group" 列添加到 DataFrame 中,并将它的值设置为 'control' 或 'experiment',以匹配你的代码。请确保你的代码与你的 DataFrame 中的数据匹配。
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class PicSpiderPipeline(ImagesPipeline): def get_media_requests(self, item, info): image_requests = super().get_media_requests(item,info) for img_req in image_requests: img_req.item = item return image_requests def file_path(self, request, response=None, info=None, *, item=None): old_path = super().file_path(request,response,info) title = request.item['title'] save_path = os.path.join(settings.IMAGES_STORE,title[0].replace('|','')) image_name = old_path.replace('full/','') return os.path.join(save_path,image_name) 此代码中怎样知道标题title含有特殊符号
在给`item`赋值的时候,可以使用`re.sub()`函数来替换特殊字符。以下是修改后的代码:
```python
import re
class PicSpiderPipeline(ImagesPipeline):
def get_media_requests(self, item, info):
image_requests = super().get_media_requests(item, info)
for img_req in image_requests:
img_req.item = item
return image_requests
def file_path(self, request, response=None, info=None, *, item=None):
old_path = super().file_path(request, response, info)
title = request.item['title']
# 使用re.sub()替换特殊字符
title = re.sub(r'[|]', '', title)
save_path = os.path.join(settings.IMAGES_STORE, title[0])
image_name = old_path.replace('full/', '')
return os.path.join(save_path, image_name)
```
在这个修改后的代码中,通过使用`re.sub()`函数,我们将标题中的`|`符号替换为空字符串,这样就可以确保标题中不再含有特殊字符。然后我们仍然使用替换后的标题作为保存路径的一部分。
test_DF['requests'][test_DF['group']=='control']和test_DF[test_DF.group=='control'].requests的区别
这两个表达式都是用来选取测试数据集(test_DF)中实验组(group)为控制组(control)的行,并且选取这些行的请求列(requests)。
第一个表达式 `test_DF['requests'][test_DF['group']=='control']` 使用了两个操作符,首先使用了布尔索引 `test_DF['group']=='control'` 来选取测试数据集中实验组为控制组的行,然后再使用 `test_DF['requests']` 来选取这些行的请求列。这种方法可以用于选取任意列,但不太简洁。
第二个表达式 `test_DF[test_DF.group=='control'].requests` 使用了一种更简洁的方法,它使用了 Pandas 的查询语法,首先使用了布尔索引 `test_DF.group=='control'` 来选取测试数据集中实验组为控制组的行,然后再使用 `.requests` 来选取这些行的请求列。这种方法只能用于选取列,但更加简洁易懂。