Python 熊猫错误“；只能对字符串值使用.str访问器；

我有以下输入文件：

"Name",97.7,0A,0A,65M,0A,100M,5M,75M,100M,90M,90M,99M,90M,0#,0N#,

我正在用以下文字阅读：

#!/usr/bin/env python

import pandas as pd
import sys
import numpy as np

filename = sys.argv[1]
df = pd.read_csv(filename,header=None)
for col in df.columns[2:]:
    df[col] = df[col].str.extract(r'(\d+\.*\d*)').astype(np.float)

print df

然而，我得到了错误

    df[col] = df[col].str.extract(r'(\d+\.*\d*)').astype(np.float)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/generic.py", line 2241, in __getattr__
    return object.__getattribute__(self, name)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/base.py", line 188, in __get__
    return self.construct_accessor(instance)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/base.py", line 528, in _make_str_accessor
    raise AttributeError("Can only use .str accessor with string "
AttributeError: Can only use .str accessor with string values, which use np.object_ dtype in pandas

---

这在pandas 0.14中正常工作，但在pandas 0.17.0中不起作用。

发生这种情况是因为您的最后一列为空，因此它将转换为

NaN

：

In [417]:
t="""'Name',97.7,0A,0A,65M,0A,100M,5M,75M,100M,90M,90M,99M,90M,0#,0N#,"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(t), header=None)
df

Out[417]:
       0     1   2   3    4   5     6   7    8     9    10   11   12   13  14  \
0  'Name'  97.7  0A  0A  65M  0A  100M  5M  75M  100M  90M  90M  99M  90M  0#   

    15  16  
0  0N# NaN  

如果将范围切至最后一行，则其有效：

In [421]:
for col in df.columns[2:-1]:
    df[col] = df[col].str.extract(r'(\d+\.*\d*)').astype(np.float)
df

Out[421]:
       0     1   2   3   4   5    6   7   8    9   10  11  12  13  14  15  16
0  'Name'  97.7   0   0  65   0  100   5  75  100  90  90  99  90   0   0 NaN

或者，您可以选择属于

对象的列

dtype并运行代码（跳过第一个列，因为这是“Name”条目）：

---

我在Eclipse中工作时遇到了这个错误。事实证明，项目解释器不知何故（在我相信的一次更新之后）被重置为Python2.7。将其设置回Python 3.6解决了这个问题。这一切都导致了几次崩溃、重启和警告。经过几分钟的麻烦之后，现在似乎已经解决了

---

虽然我知道这不是这里提出的问题的解决方案，但我认为它可能对其他人有用，因为我是在搜索了这个错误之后来到这个页面的

在这种情况下，我们必须对该系列使用

str.replace（）

方法，但首先我们必须将其转换为

str

类型：

df1.Patient = 's125','s45',s588','s244','s125','s123'
df1 = pd.read_csv("C:\\Users\\Gangwar\\Desktop\\competitions\\cancer prediction\\kaggle_to_students.csv")
df1.Patient = df1.Patient.astype(str)
df1['Patient'] = df1['Patient'].str.replace('s','').astype(int) 

---

谢谢这在0.17中是新的吗？因为给出了警告

/usr/local/lib/python3.6/dist packages/ipykernel_launcher.py:2:FutureWarning:Current extract（expand=None）表示expand=False（返回索引/系列/数据帧），但在熊猫的未来版本中，这将更改为expand=True（返回数据帧）

df1.Patient = 's125','s45',s588','s244','s125','s123'
df1 = pd.read_csv("C:\\Users\\Gangwar\\Desktop\\competitions\\cancer prediction\\kaggle_to_students.csv")
df1.Patient = df1.Patient.astype(str)
df1['Patient'] = df1['Patient'].str.replace('s','').astype(int)