报错 AttributeError: 'float' object has no attribute 'split'

这个报错通常是因为你在尝试对一个浮点数使用split()方法，而split()方法只能用于字符串。因此，你需要检查你的代码，找到使用split()方法的地方，并确保你正在对一个字符串使用它。如果你确实需要将一个浮点数转换为字符串以便使用split()方法，你可以使用str()函数将其转换为字符串。例如：

x = 3.14159
x_str = str(x)
x_list = x_str.split('.')
print(x_list)

输出：['3', '14159']

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AttributeError: 'float' object has no attribute 'split'报错

这个报错是因为在将得分列中的字符串转换为整数时，部分数据可能已经是float类型，无法使用split函数进行分割。您可以通过添加一个判断语句来解决这个问题，示例代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_excel('player_stats.xlsx')

# 计算每个球员的得分总和
def get_pts(x):
    if isinstance(x, float):
        return x
    else:
        return int(x.split('/')[0])
df['PTS'] = df['得分'].apply(get_pts)
pts_data = df.groupby('球员')['PTS'].sum().reset_index()

# 绘制饼状图
labels = pts_data['球员'].values
sizes = pts_data['PTS'].values
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax.axis('equal')

# 设置标题
plt.title('NBA球员得分占比')

# 显示图表
plt.show()

这样就可以避免报错了。

你生成的代码报错显示AttributeError: 'float' object has no attribute 'split'

非常抱歉，我犯了一个错误。由于存在缺失值，使用 `df.fillna(df.mean(), inplace=True)` 语句后，实际控制人性质列中有可能存在 float 类型的缺失值，进而导致代码报错。因此，在分割实际控制人性质列之前，需要先将 float 类型的缺失值转换为字符串类型的缺失值。修改后的代码如下：

import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_excel('C:\\Users/19242/Desktop/stockdata.xlsx')

# 将季度数据转换为年度数据
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df['年份'] = df['日期'].dt.year
df['长期负债'] = df['长期负债合计']

# 处理缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 将 float 类型的缺失值转换为字符串类型的缺失值
df['实际控制人性质'] = df['实际控制人性质'].apply(lambda x: str(x))

# 定义函数，处理实际控制人性质列
def process_control(x):
    control_list = x.split(',')
    return control_list[0]

# 对实际控制人性质列应用函数
df['实际控制人性质'] = df['实际控制人性质'].apply(process_control)

df_grouped = df.groupby(['股票代码', '年份', '实际控制人性质', '行业代码']).mean().reset_index()

df_grouped = df_grouped[['股票代码', '年份', '实际控制人性质', '行业代码', '短期负债', '长期负债', '资产负债率']]
df_grouped = df_grouped.fillna(df_grouped.mean())

# 输出到新文件
df_grouped.to_excel('C:\\Users/19242/Desktop/python/2/a2.xlsx', index=False)

这样，代码就可以正常运行了。