Python 属性错误：'；str'；对象没有属性'；loc'；

尝试使用for循环来存储年龄值，如下所示

for dataset in train:
dataset.loc[(dataset['age'] > 15) & (dataset['age'] <= 25), 'age'] = 1
dataset.loc[(dataset['age'] > 25) & (dataset['age'] <= 35), 'age'] = 2
dataset.loc[(dataset['age'] > 35) & (dataset['Age'] <= 45), 'age'] = 3
dataset.loc[(dataset['age'] > 45) & (dataset['age'] <= 55), 'age'] = 4
dataset.loc[ dataset['age'] > 55, 'age']}

我希望我的数据集如下所示：

age(in existing dataset)           age(in existing dataset)
25                                 1
35                                 2
45                                 3
73                                 4

---

似乎您的数据集是一个字符串，而字符串没有attibute或loc方法。 使用检查数据集的类型

type()

或

---

并确保它是正确的数据类型。

您的数据集似乎是一个字符串，而字符串没有attibute或method loc。 使用检查数据集的类型

type()

或

---

查看它是正确的数据类型。

我认为需要省略循环，因为如果

train

是

DataFrame

，那么

dataset

是列名，显然

string

s:

np.random.seed(100)
train = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(3,3)), columns=['age','col1','col2'])
print (train)
   age  col1  col2
0    8     8     3
1    7     7     0
2    4     2     5

for dataset in train:
    print (dataset)

age
col1
col2

---

---

我认为需要省略循环，因为如果

train

是

DataFrame

，那么

dataset

是列名，显然

string

s：

np.random.seed(100)
train = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(3,3)), columns=['age','col1','col2'])
print (train)
   age  col1  col2
0    8     8     3
1    7     7     0
2    4     2     5

for dataset in train:
    print (dataset)

age
col1
col2

---

只要这样做：

Train = [train]#converting the train dataframe into list

for dataset in Train:

dataset.loc[ dataset['Fare'] <= 17, 'Fare'] = 0, 

dataset.loc[(dataset['Fare'] > 17) & (dataset['Fare'] <= 30), 'Fare'] = 1, 

dataset.loc[(dataset['Fare'] > 30) & (dataset['Fare'] <= 100), 'Fare'] = 2, 

dataset.loc[ dataset['Fare'] > 100, 'Fare'] = 3

Train=[Train]#将列车数据帧转换为列表
对于列车中的数据集：
dataset.loc[dataset['Fare']17）和（dataset['Fare']30）以及（dataset['Fare']100，'Fare']=3

只需执行以下操作：

Train = [train]#converting the train dataframe into list

for dataset in Train:

dataset.loc[ dataset['Fare'] <= 17, 'Fare'] = 0, 

dataset.loc[(dataset['Fare'] > 17) & (dataset['Fare'] <= 30), 'Fare'] = 1, 

dataset.loc[(dataset['Fare'] > 30) & (dataset['Fare'] <= 100), 'Fare'] = 2, 

dataset.loc[ dataset['Fare'] > 100, 'Fare'] = 3

Train=[Train]#将列车数据帧转换为列表
对于列车中的数据集：
dataset.loc[dataset['Fare']17）和（dataset['Fare']30）以及（dataset['Fare']100，'Fare']=3

将年龄分为3类：

• 儿童：0-10
• 青少年：10-17岁
• 成人：18-65
• 长者：65-110

我们得到的是：

将年龄分为3类：

• 儿童：0-10
• 青少年：10-17岁
• 成人：18-65
• 长者：65-110

我们得到的是：

---

你能展示你的

数据集

结构吗？你能展示你的

数据集

结构吗？非常感谢你，我删除了循环，现在它工作正常。非常感谢你，我删除了循环，现在它工作正常。我有同样的错误，你可以使用上面的代码，它对我很好，或者你可以使用pd.cut，它也是一个有效的。谢谢。我也有同样的错误，你可以使用上面的代码，这对我来说非常好，或者你可以使用pd.cut，这也是一个有效的。谢谢

Train = [train]#converting the train dataframe into list

for dataset in Train:

dataset.loc[ dataset['Fare'] <= 17, 'Fare'] = 0, 

dataset.loc[(dataset['Fare'] > 17) & (dataset['Fare'] <= 30), 'Fare'] = 1, 

dataset.loc[(dataset['Fare'] > 30) & (dataset['Fare'] <= 100), 'Fare'] = 2, 

dataset.loc[ dataset['Fare'] > 100, 'Fare'] = 3

r = [0,10,17,65, 110]
g = ['Child','Teen','Adult','Elderly']
train['AgeCtg'] = pd.cut(train['Age'], bins = r, labels = g)

train.head(50)