time_col = train_data.iloc[:, 0].to_numpy() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'
时间: 2023-08-22 10:43:17 浏览: 58
这个错误通常是因为你已经将 `train_data` 转化为了 NumPy 数组,而不是 Pandas DataFrame 对象。在这种情况下,你不能使用 Pandas 的 `iloc` 方法访问数据,而是需要使用 NumPy 数组的索引方法。
如果你已经将 `train_data` 转化为了 NumPy 数组,你可以使用以下代码来获取第一列数据:
```python
time_col = train_data[:, 0]
```
这里使用的是 NumPy 数组的索引方法,`[:, 0]` 表示选择所有行和第一列。
请注意,如果你想使用 Pandas 的方法访问数据,你需要将数据转化为 Pandas DataFrame 对象。如果你已经将数据存储在 CSV 文件中,你可以使用以下代码将其读取为 Pandas DataFrame 对象:
```python
import pandas as pd
train_data = pd.read_csv('train.csv')
```
这里假设训练数据保存在名为 `train.csv` 的文件中。现在,你可以使用 Pandas 的 `iloc` 方法访问数据了。
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:
```python
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:
```python
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: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc
这个错误通常是由于使用了NumPy数组而不是Pandas DataFrame对象的方法所导致的。iloc是Pandas DataFrame对象的方法,用于按位置选择行和列。如果你使用的是NumPy数组,则会出现“AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'”的错误。解决此问题的方法是将NumPy数组转换为Pandas DataFrame对象。以下是两种解决方法:
方法一:使用Pandas DataFrame对象而不是NumPy数组
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
x = data.iloc[:,:3] # 选择前三列
y = data.iloc[:,3] # 选择第四列
```
方法二:将NumPy数组转换为Pandas DataFrame对象
```python
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('data.csv')
x = data.iloc[:,:3].values.astype(int) # 将前三列转换为整数类型的NumPy数组
x = pd.DataFrame(x) # 将NumPy数组转换为Pandas DataFrame对象
y = data.iloc[:,3].values # 选择第四列并转换为NumPy数组
```
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