num_cols = raw_data.select_dtypes(include='number').columns.tolist()报错'DataFrame' object has no attribute 'select_dtypes',请修改
时间: 2024-10-15 22:17:07 浏览: 8
这个错误提示表明你在尝试对Pandas DataFrame对象 `raw_data` 调用 `select_dtypes` 函数,但实际上DataFrame并没有这个属性。`select_dtypes` 是pandas DataFrame的一个方法,用于筛选数据列中特定类型的(如数值型)。
如果你想要获取包含数值类型列的列名列表,你应该检查 `raw_data` 是否是DataFrame,并且它是否已经加载了数据。正确的做法应该是先确认 `raw_data` 的数据类型,然后如果它是DataFrame,可以这样做:
```python
import pandas as pd
# 检查raw_data的数据类型
if isinstance(raw_data, pd.DataFrame):
num_cols = raw_data.select_dtypes(include=['number', 'int64', 'float64']).columns.tolist()
else:
raise ValueError("raw_data应该是一个Pandas DataFrame.")
# 或者你可以使用isinstance检查并直接获取数字列
num_cols = [col for col in raw_data.columns if raw_data[col].dtype.kind in ['i', 'f']]
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num_cols = raw_data.columns.select_dtypes(include=[DoubleType]).tolist()报错'list' object has no attribute 'select_dtypes',请修改
这个错误提示是因为`raw_data.columns`是一个列名(通常是一个Pandas DataFrame的Index对象),它并没有`select_dtypes`属性。`select_dtypes`是Pandas DataFrame的一个方法,用于筛选数据类型。
正确的做法是先检查每一列的数据类型,再选择`DoubleType`(如果它是Spark DataFrame的话,可能是` DoubleType`,如果是Pandas则是`np.number`等)。下面是修改后的代码示例:
```python
import pyspark.sql.types as st
# 如果是Spark DataFrame
num_cols = [col for col in raw_data.columns if isinstance(raw_data[col].dtype, st.DoubleType)]
# 或者是Pandas DataFrame
if isinstance(raw_data, pd.DataFrame):
num_cols = raw_data.select_dtypes(include='number').columns.tolist()
else:
raise TypeError("raw_data should be a Spark DataFrame or a Pandas DataFrame")
```
这段代码首先检查`raw_data`的每一列是否为`DoubleType`,如果是就添加到`num_cols`列表中。如果是Pandas DataFrame,则直接使用`select_dtypes`筛选数字类型的列。如果有其他类型的需求,可以相应调整数据类型检查条件。
numerical_cols = data.select_dtypes(exclude = 'object').columns改为py spark语言
在pyspark中,我们可以使用`dtypes`属性获取DataFrame中所有列的名称和数据类型的元组列表,然后筛选出数值类型的列。以下是一个示例代码:
```python
# 获取所有数值类型的列名
numerical_cols = [c[0] for c in data.dtypes if c[1] in ("int", "double", "float")]
```
其中,`data.dtypes`返回一个由列名和对应数据类型组成的元组列表,`if c[1] in ("int", "double", "float")`用于筛选出数值类型的列。`numerical_cols`即为所有数值类型列的列名列表。
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